关联规则挖掘路线图-数据挖掘概念、技术--关联1

多维关联规则的概念，挺适合搞推荐系统或者电商数据的你看一眼。和单维规则不一样，它考虑多个字段之间的组合，比如用户买牛奶还买面包，还能顺便看看他住哪、啥时候买的，信息量一下就丰富了。要是你在折腾用户行为或者复杂数据挖掘，这类规则就比较实用，挖出来的东西也更精准。

本节讨论关联挖掘的基本概念、算法和应用。关联规则挖掘是一种发现频繁模式和强关联关系的技术，广泛应用于零售、金融和医疗等领域。

从交易数据库里挖规则，用得挺顺的一份资料，适合你想搞懂关联规则挖掘的来看看。文档里一口气讲了从一维布尔到多维多层的挖掘方式，还捎带聊了相关性，内容够全，节奏也清晰，适合边学边实操。 关联规则挖掘的套路，主要靠频繁项集和支持度置信度的组合。比如，你常见的Apriori 算法，用得多、资料多，学习起来也轻松。配合后面讲的AIGEP 算法，还能应付多维复杂场景，适合项目里玩点花样。 你要是搞WEKA的，可以顺着这份教程练起来，界面操作友好，过程还直观。想试试层级结构的，也别错过多层关联规则这块，挺适合做数据层次的。 嗯，如果你比较关心规则之间的冲突、负向关系，也有加权负关联规则挖掘这种小众内容，虽然

关联规则挖掘是一种在交易数据、关系数据等信息载体中寻找频繁模式、关联、相关性或因果结构的方法。

数据挖掘是从海量数据中发现有价值知识的过程，涉及多种技术和方法。讨论了关联规则挖掘，即从大型数据库中寻找项之间的有趣关联或频繁模式。关联规则通常表述为“如果事件A发生，那么事件B也可能发生”。挖掘包括从交易数据库中挖掘一维布尔形关联规则和多层次关联规则。在食品零售场景中，例如，“牛奶→面包”和“酸奶→黄面包”等多层次关联规则揭示了项目之间的关联。多层关联规则的挖掘通过自上而下的深度优先方法进行，控制规则的数量可以通过支持度递减策略来实现。此外，文档讨论了数据挖掘查询的逐步精化策略，以在速度和精度之间找到平衡。空间关联规则挖掘中的两步算法也有所涉及，首先进行粗略的空间计算，然后用细致的算法进行精

Apriori算法Apriori算法是关联规则数据挖掘算法的代表，它使用迭代的方法生成候选频繁项集，并使用支持度和置信度阈值来过滤非频繁项集。 Apriori算法的改进Apriori算法的改进版本包括：- FP-Growth算法：使用了一种基于FP树的数据结构，可以更高效地生成频繁项集。- Eclat算法：采用了一种基于集合论的方法，可以并行生成频繁项集。- PrefixSpan算法：专用于序列数据，可以发现序列模式。

挖掘多层关联规则可找出层次化的关联规则，例如： 牛奶 → 面包 [20%, 60%] 酸奶 → 黄面包 [6%, 50%]

多层关联规则里的冗余过滤，挺适合想深入数据挖掘的你。规则太多看得眼花？其实多是祖孙关系里来的重复项，过滤下更干净明了。用Apriori算法来挖掘这些关联规则，挺常见的。不过一不小心就挖出一堆重复信息。比如你有“买了牛奶就买面包”，那“买了牛奶也买了全麦面包”也会被算进来，但其实意思差不多。嗯，过滤掉祖先那种重复规则，看起来会清爽多。再加个WEKA工具，界面友好，操作也简单。不管你是用户购物行为，还是想做推荐系统，套上这套逻辑准没错。像是用min_confidence来限制规则，或是设置层级结构分类，效果都蛮直观。如果你还不太熟，可以先看看这些资料：挖掘多层关联规则，或者去翻翻WEKA 关联规则

这份由数据挖掘专家整理的PPT，深入浅出地讲解了关联规则的相关知识，对于想要学习和了解数据挖掘的同学来说，是一份不可多得的参考资料。