關(guān)聯(lián)規(guī)則相關(guān)技術(shù)研究

關(guān)聯(lián)規(guī)則相關(guān)技術(shù)研究一、本文概述隨著大數(shù)據(jù)時(shí)代的到來，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的重要性日益凸顯。關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘作為數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域的一個(gè)重要分支，旨在從海量數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)項(xiàng)與項(xiàng)之間的有趣關(guān)系，這些關(guān)系對于商業(yè)決策、市場預(yù)測、個(gè)性化推薦等多個(gè)領(lǐng)域具有深遠(yuǎn)的實(shí)際應(yīng)用價(jià)值。本文旨在對關(guān)聯(lián)規(guī)則相關(guān)技術(shù)研究進(jìn)行深入探討，系統(tǒng)闡述關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘的基本原理、算法實(shí)現(xiàn)以及應(yīng)用領(lǐng)域，并對現(xiàn)有技術(shù)進(jìn)行綜合分析，以期為后續(xù)研究提供理論支持和實(shí)踐指導(dǎo)。本文首先介紹了關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘的基本概念、發(fā)展歷程和研究現(xiàn)狀，為后續(xù)內(nèi)容奠定理論基礎(chǔ)。接著，詳細(xì)闡述了關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘的主要算法，包括Apriori算法、FP-Growth算法等，并對這些算法的性能特點(diǎn)進(jìn)行了對比分析。在此基礎(chǔ)上，本文進(jìn)一步探討了關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘在不同領(lǐng)域的應(yīng)用，如零售業(yè)、電子商務(wù)、醫(yī)療診斷等，并通過實(shí)例分析展示了關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘在解決實(shí)際問題中的有效性。本文總結(jié)了關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘技術(shù)的研究現(xiàn)狀，指出了當(dāng)前研究中存在的問題和挑戰(zhàn)，并對未來的研究方向進(jìn)行了展望。通過本文的闡述，讀者可以對關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘技術(shù)有一個(gè)全面、深入的了解，并為相關(guān)領(lǐng)域的研究和實(shí)踐提供有益的參考。二、關(guān)聯(lián)規(guī)則技術(shù)基礎(chǔ)關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘是數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域的重要分支，它通過分析大型數(shù)據(jù)集中項(xiàng)之間的關(guān)系，揭示出隱藏在數(shù)據(jù)背后的有趣模式或關(guān)聯(lián)。這些規(guī)則常常在零售市場分析、商品推薦系統(tǒng)、網(wǎng)絡(luò)日志分析等領(lǐng)域發(fā)揮重要作用。關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘的核心在于尋找項(xiàng)集之間的強(qiáng)關(guān)聯(lián)規(guī)則，即那些頻繁出現(xiàn)且置信度高的規(guī)則。關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘中最著名的算法是Apriori算法，該算法通過逐層搜索頻繁項(xiàng)集的方式來發(fā)現(xiàn)關(guān)聯(lián)規(guī)則。Apriori算法基于兩個(gè)重要的性質(zhì)：頻繁項(xiàng)集的所有非空子集也必須是頻繁的，以及如果某個(gè)項(xiàng)集不是頻繁的，那么它的所有超集也不是頻繁的。這兩個(gè)性質(zhì)大大減少了算法需要搜索的項(xiàng)集空間，提高了挖掘效率。除了Apriori算法外，還有其他一些關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法，如FP-Growth算法。FP-Growth算法通過構(gòu)建前綴樹（FP-Tree）來直接挖掘頻繁項(xiàng)集，避免了Apriori算法中候選項(xiàng)集生成和測試的冗余，因此在處理大規(guī)模數(shù)據(jù)集時(shí)性能更優(yōu)。關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘的結(jié)果通常以關(guān)聯(lián)規(guī)則的形式呈現(xiàn)，包括前提項(xiàng)、結(jié)果項(xiàng)、支持度和置信度等關(guān)鍵指標(biāo)。支持度表示前提項(xiàng)和結(jié)果項(xiàng)同時(shí)出現(xiàn)的頻率，而置信度則表示在前提項(xiàng)出現(xiàn)的情況下，結(jié)果項(xiàng)出現(xiàn)的概率。通過設(shè)定合適的支持度和置信度閾值，可以篩選出對用戶有價(jià)值的關(guān)聯(lián)規(guī)則。關(guān)聯(lián)規(guī)則技術(shù)是數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域的一種重要方法，它通過尋找項(xiàng)集之間的強(qiáng)關(guān)聯(lián)規(guī)則，為決策制定和數(shù)據(jù)分析提供了有力的支持。隨著大數(shù)據(jù)時(shí)代的到來，關(guān)聯(lián)規(guī)則技術(shù)在各個(gè)領(lǐng)域的應(yīng)用將會(huì)越來越廣泛。三、關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法研究關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘是數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域中的一個(gè)重要研究方向，其主要目的是從大規(guī)模數(shù)據(jù)集中發(fā)現(xiàn)隱藏的、有趣的關(guān)聯(lián)模式。關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法的研究對于商業(yè)、醫(yī)療、科研等領(lǐng)域都具有重要的應(yīng)用價(jià)值。經(jīng)典的關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法包括Apriori算法和FP-Growth算法。Apriori算法是最早提出的關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法之一，其基于事務(wù)數(shù)據(jù)庫的頻繁項(xiàng)集進(jìn)行挖掘，通過不斷生成候選項(xiàng)集并計(jì)算其支持度來發(fā)現(xiàn)關(guān)聯(lián)規(guī)則。然而，Apriori算法在處理大規(guī)模數(shù)據(jù)集時(shí)存在效率較低的問題，因?yàn)槠湫枰啻螔呙钄?shù)據(jù)庫并生成大量的候選項(xiàng)集。為了克服Apriori算法的缺點(diǎn)，Han等人提出了FP-Growth算法。FP-Growth算法采用前綴樹（FP-Tree）的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)來存儲(chǔ)頻繁項(xiàng)集，從而避免了生成大量的候選項(xiàng)集。該算法只需掃描數(shù)據(jù)庫兩次，因此具有較高的效率。FP-Growth算法還支持挖掘最大頻繁項(xiàng)集，這對于某些應(yīng)用場景是非常有用的。近年來，隨著大數(shù)據(jù)技術(shù)的快速發(fā)展，關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法的研究也在不斷深入。一些新的算法和模型被提出，如基于矩陣分解的關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法、基于深度學(xué)習(xí)的關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘方法等。這些新算法和模型在處理大規(guī)模、高維度的數(shù)據(jù)集時(shí)具有更好的性能，并能夠發(fā)現(xiàn)更加復(fù)雜和有趣的關(guān)聯(lián)模式。關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法在實(shí)際應(yīng)用中還需要考慮一些重要因素，如數(shù)據(jù)的稀疏性、不平衡性等問題。針對這些問題，研究者們提出了許多改進(jìn)方法，如基于加權(quán)的方法、基于采樣的方法等，以提高關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法的準(zhǔn)確性和效率。關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法的研究是一個(gè)持續(xù)發(fā)展的領(lǐng)域。隨著數(shù)據(jù)規(guī)模的不斷擴(kuò)大和應(yīng)用需求的不斷增加，如何設(shè)計(jì)更加高效、準(zhǔn)確的關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法仍是一個(gè)重要的研究問題。未來，我們期待更多的研究者們能夠在這個(gè)領(lǐng)域取得更多的突破和進(jìn)展。四、關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘性能評估關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘作為一種強(qiáng)大的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，廣泛應(yīng)用于各類數(shù)據(jù)分析任務(wù)中，例如市場籃子分析、網(wǎng)絡(luò)日志挖掘、生物信息學(xué)等。然而，關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘的性能評估是確保挖掘結(jié)果質(zhì)量的關(guān)鍵步驟。性能評估不僅有助于了解算法的效率，還能指導(dǎo)我們優(yōu)化參數(shù)和選擇最適合特定數(shù)據(jù)集的算法。規(guī)則質(zhì)量評估：規(guī)則質(zhì)量是評估關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘結(jié)果的首要指標(biāo)。常用的評估指標(biāo)包括支持度（support）、置信度（confidence）和提升度（lift）。支持度反映了規(guī)則在數(shù)據(jù)集中出現(xiàn)的頻率，置信度則衡量了規(guī)則的前件出現(xiàn)時(shí)，后件出現(xiàn)的概率。提升度則用于衡量規(guī)則是否比隨機(jī)猜測更準(zhǔn)確。高質(zhì)量的規(guī)則應(yīng)具有較高的支持度、置信度和提升度。算法效率評估：算法效率是衡量關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法性能的重要因素。評估指標(biāo)通常包括運(yùn)行時(shí)間、內(nèi)存消耗等。在實(shí)際應(yīng)用中，我們需要在保證規(guī)則質(zhì)量的前提下，盡量提高算法的效率。因此，選擇合適的算法和數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，以及合理的參數(shù)設(shè)置，對于提高算法效率至關(guān)重要。可擴(kuò)展性評估：隨著數(shù)據(jù)規(guī)模的增大，關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法的可擴(kuò)展性成為了一個(gè)重要問題?？蓴U(kuò)展性評估主要關(guān)注算法在處理大規(guī)模數(shù)據(jù)集時(shí)的性能表現(xiàn)。一個(gè)好的關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法應(yīng)該能夠在保持較高規(guī)則質(zhì)量和算法效率的同時(shí)，有效處理大規(guī)模數(shù)據(jù)集。魯棒性評估：魯棒性評估主要關(guān)注算法在不同類型數(shù)據(jù)集上的表現(xiàn)。在實(shí)際應(yīng)用中，數(shù)據(jù)集的質(zhì)量和特點(diǎn)可能千差萬別。一個(gè)魯棒的關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法應(yīng)該能夠適應(yīng)不同類型的數(shù)據(jù)集，并保持較高的性能表現(xiàn)。在進(jìn)行關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘性能評估時(shí)，我們通常需要使用標(biāo)準(zhǔn)的數(shù)據(jù)集，如超市購物籃數(shù)據(jù)集、網(wǎng)絡(luò)日志數(shù)據(jù)集等。我們還需要設(shè)計(jì)合理的實(shí)驗(yàn)方案，包括參數(shù)設(shè)置、對比算法選擇等。通過對比不同算法在不同數(shù)據(jù)集上的性能表現(xiàn)，我們可以全面評估關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法的性能，并為實(shí)際應(yīng)用提供指導(dǎo)。關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘性能評估是確保挖掘結(jié)果質(zhì)量的關(guān)鍵步驟。通過評估規(guī)則質(zhì)量、算法效率、可擴(kuò)展性和魯棒性等方面，我們可以全面了解關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法的性能表現(xiàn)，并為實(shí)際應(yīng)用提供有力支持。五、關(guān)聯(lián)規(guī)則技術(shù)在實(shí)際應(yīng)用中的挑戰(zhàn)與對策關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘作為數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域的重要分支，已經(jīng)在商業(yè)、醫(yī)療、科研等領(lǐng)域得到了廣泛的應(yīng)用。然而，在實(shí)際應(yīng)用中，關(guān)聯(lián)規(guī)則技術(shù)也面臨著一系列的挑戰(zhàn)。數(shù)據(jù)質(zhì)量和預(yù)處理挑戰(zhàn)：關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘的準(zhǔn)確性很大程度上依賴于輸入數(shù)據(jù)的質(zhì)量。數(shù)據(jù)中的噪聲、缺失值、異常值等問題都可能影響挖掘結(jié)果的準(zhǔn)確性。因此，在應(yīng)用關(guān)聯(lián)規(guī)則技術(shù)前，進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗和預(yù)處理至關(guān)重要。例如，可以采用數(shù)據(jù)填充、插值、異常值檢測等方法來提高數(shù)據(jù)質(zhì)量。計(jì)算復(fù)雜性和效率挑戰(zhàn)：關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘通常涉及大量的數(shù)據(jù)和復(fù)雜的計(jì)算過程，尤其是在處理大型數(shù)據(jù)集時(shí)，計(jì)算復(fù)雜性和效率問題尤為突出。為了提高挖掘效率，可以采用一些優(yōu)化策略，如使用分布式計(jì)算框架、并行化算法、剪枝技術(shù)等。關(guān)聯(lián)規(guī)則的解釋性和實(shí)用性挑戰(zhàn)：關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘產(chǎn)生的結(jié)果往往包含大量的規(guī)則，而這些規(guī)則的解釋性和實(shí)用性是用戶關(guān)心的重點(diǎn)。為了提高規(guī)則的可解釋性和實(shí)用性，可以通過設(shè)置合適的支持度和置信度閾值來過濾掉不重要的規(guī)則，同時(shí)，也可以采用一些規(guī)則約簡和規(guī)則排序方法來提高規(guī)則的實(shí)用性。隱私和安全問題：在應(yīng)用關(guān)聯(lián)規(guī)則技術(shù)時(shí)，如何保護(hù)用戶隱私和數(shù)據(jù)安全也是一個(gè)重要的問題。可以通過數(shù)據(jù)加密、數(shù)據(jù)脫敏、訪問控制等技術(shù)來保護(hù)用戶隱私和數(shù)據(jù)安全。動(dòng)態(tài)環(huán)境和變化的挑戰(zhàn)：在實(shí)際應(yīng)用中，數(shù)據(jù)往往處于動(dòng)態(tài)變化的狀態(tài)，如何適應(yīng)這種變化并更新關(guān)聯(lián)規(guī)則也是一個(gè)挑戰(zhàn)。可以通過增量挖掘、滑動(dòng)窗口等技術(shù)來適應(yīng)數(shù)據(jù)的變化。關(guān)聯(lián)規(guī)則技術(shù)在實(shí)際應(yīng)用中面臨著多方面的挑戰(zhàn)。為了解決這些挑戰(zhàn)，需要綜合考慮數(shù)據(jù)質(zhì)量、計(jì)算效率、規(guī)則解釋性、隱私安全以及環(huán)境變化等因素，并采取相應(yīng)的對策和技術(shù)手段。六、關(guān)聯(lián)規(guī)則技術(shù)的未來發(fā)展趨勢隨著大數(shù)據(jù)時(shí)代的到來，關(guān)聯(lián)規(guī)則技術(shù)將繼續(xù)在多個(gè)領(lǐng)域展現(xiàn)出其重要價(jià)值。未來的關(guān)聯(lián)規(guī)則技術(shù)將朝著更高效、更智能、更廣泛的方向發(fā)展。技術(shù)效率的提升：隨著算法的不斷優(yōu)化和計(jì)算能力的提升，關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘的效率將得到進(jìn)一步提升。新的算法將更加注重處理大規(guī)模數(shù)據(jù)集的能力，通過減少計(jì)算復(fù)雜度、提高內(nèi)存使用效率等方式，使得關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘更加快速、準(zhǔn)確。智能化的發(fā)展：隨著人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)的深入應(yīng)用，關(guān)聯(lián)規(guī)則技術(shù)將逐漸融入智能化決策系統(tǒng)。例如，通過深度學(xué)習(xí)等技術(shù)，關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘可以自動(dòng)識別數(shù)據(jù)中的復(fù)雜模式，并自動(dòng)調(diào)整規(guī)則以適應(yīng)數(shù)據(jù)的變化。關(guān)聯(lián)規(guī)則技術(shù)還可以與預(yù)測模型結(jié)合，實(shí)現(xiàn)對未來趨勢的預(yù)測和分析?？珙I(lǐng)域的應(yīng)用：關(guān)聯(lián)規(guī)則技術(shù)不僅限于傳統(tǒng)的零售、電商等領(lǐng)域，未來還將拓展到更多行業(yè)。例如，在醫(yī)療領(lǐng)域，關(guān)聯(lián)規(guī)則技術(shù)可以幫助醫(yī)生發(fā)現(xiàn)疾病之間的關(guān)聯(lián)，提高診斷的準(zhǔn)確性；在金融領(lǐng)域，關(guān)聯(lián)規(guī)則技術(shù)可以幫助分析股票、基金等金融產(chǎn)品的關(guān)聯(lián)關(guān)系，為投資者提供決策支持。隱私保護(hù)的加強(qiáng)：隨著數(shù)據(jù)安全和隱私保護(hù)意識的提高，關(guān)聯(lián)規(guī)則技術(shù)將更加注重?cái)?shù)據(jù)的隱私保護(hù)。未來，關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘?qū)⒉捎酶訃?yán)格的數(shù)據(jù)加密和脫敏技術(shù)，確保在挖掘關(guān)聯(lián)規(guī)則的同時(shí)，不泄露用戶的隱私信息。可視化工具的完善：為了更好地呈現(xiàn)關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘的結(jié)果，未來的關(guān)聯(lián)規(guī)則技術(shù)將更加注重可視化工具的開發(fā)和完善。通過直觀的圖形界面，用戶可以更加清晰地了解數(shù)據(jù)之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系，從而更加便捷地進(jìn)行決策和分析。關(guān)聯(lián)規(guī)則技術(shù)在未來將繼續(xù)發(fā)揮重要作用，并隨著技術(shù)的不斷進(jìn)步和應(yīng)用領(lǐng)域的拓展，展現(xiàn)出更加廣闊的應(yīng)用前景。七、結(jié)論本文對關(guān)聯(lián)規(guī)則相關(guān)技術(shù)進(jìn)行了深入的研究和探討，通過對關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘的基本概念、算法和應(yīng)用領(lǐng)域的介紹，分析了關(guān)聯(lián)規(guī)則在數(shù)據(jù)挖掘中的重要作用。在此基礎(chǔ)上，本文重點(diǎn)研究了關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘的常用算法，包括Apriori算法、FP-Growth算法等，并對這些算法的原理、特點(diǎn)和適用場景進(jìn)行了詳細(xì)的闡述。通過對比不同算法的性能和效果，本文發(fā)現(xiàn)，Apriori算法作為經(jīng)典的關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法，具有簡單易懂、易于實(shí)現(xiàn)等優(yōu)點(diǎn)，但其在處理大規(guī)模數(shù)據(jù)集時(shí)存在效率較低的問題。而FP-Growth算法則通過采用前綴樹結(jié)構(gòu)，有效地提高了關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘的效率，尤其適用于處理大規(guī)模數(shù)據(jù)集。本文還介紹了其他一些關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘的優(yōu)化算法，如基于矩陣的算法、并行化算法等，這些算法在不同程度上都能夠提高關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘的效率和準(zhǔn)確性。在應(yīng)用領(lǐng)域方面，關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘被廣泛應(yīng)用于商業(yè)領(lǐng)域，如超市購物籃分析、商品推薦等。隨著大數(shù)據(jù)時(shí)代的到來，關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘在其他領(lǐng)域也展現(xiàn)出了廣闊的應(yīng)用前景，如生物信息學(xué)、社交網(wǎng)絡(luò)分析等。本文還通過實(shí)例分析，展示了關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘在實(shí)際應(yīng)用中的效果和價(jià)值。關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘作為一種重要的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，具有廣泛的應(yīng)用場景和重要的應(yīng)用價(jià)值。隨著數(shù)據(jù)規(guī)模的不斷擴(kuò)大和應(yīng)用需求的不斷提高，關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘技術(shù)的研究和應(yīng)用將不斷深入和發(fā)展。未來，我們期待看到更多創(chuàng)新的關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法和應(yīng)用案例的出現(xiàn)，為數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域的發(fā)展注入新的活力。參考資料：隨著大數(shù)據(jù)時(shí)代的到來，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在各個(gè)領(lǐng)域的應(yīng)用越來越廣泛。其中，關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘技術(shù)作為一種重要的數(shù)據(jù)挖掘方法，被廣泛應(yīng)用于電子商務(wù)、金融、醫(yī)療等領(lǐng)域。本文將對關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘技術(shù)的理論、研究現(xiàn)狀以及應(yīng)用實(shí)踐進(jìn)行詳細(xì)闡述，并探討其未來發(fā)展方向和挑戰(zhàn)。關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘技術(shù)是一種基于概率論的方法，用于在大量數(shù)據(jù)中挖掘隱藏的關(guān)聯(lián)規(guī)則。其基本思想是通過不斷發(fā)現(xiàn)頻繁項(xiàng)集，生成關(guān)聯(lián)規(guī)則，評估其置信度和支持度，從而得到有趣的關(guān)聯(lián)關(guān)系。關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘技術(shù)具有廣泛的應(yīng)用價(jià)值，比如在電子商務(wù)中，可以發(fā)現(xiàn)顧客的購買習(xí)慣和喜好，為精準(zhǔn)營銷提供依據(jù)；在金融領(lǐng)域，可以分析股票價(jià)格波動(dòng)背后的關(guān)聯(lián)規(guī)則，為投資決策提供支持。關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘技術(shù)的研究主要包括算法優(yōu)化、性能提升以及應(yīng)用領(lǐng)域拓展等方面?，F(xiàn)有的關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法主要分為兩類：基于頻繁項(xiàng)集的算法和基于關(guān)聯(lián)規(guī)則的算法?；陬l繁項(xiàng)集的算法主要通過尋找頻繁項(xiàng)集，生成關(guān)聯(lián)規(guī)則，其優(yōu)點(diǎn)是挖掘出的規(guī)則完整且準(zhǔn)確，但隨著數(shù)據(jù)量的增加，算法的復(fù)雜度和計(jì)算量也會(huì)顯著提高?；陉P(guān)聯(lián)規(guī)則的算法則直接挖掘關(guān)聯(lián)規(guī)則，可以避免頻繁項(xiàng)集的生成過程，提高算法效率，但可能漏掉一些較隱蔽的關(guān)聯(lián)規(guī)則。針對不同應(yīng)用場景和數(shù)據(jù)特點(diǎn)，選擇合適的算法和參數(shù)設(shè)置是關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘技術(shù)應(yīng)用的關(guān)鍵。在電子商務(wù)領(lǐng)域，關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘技術(shù)可以分析用戶的購買行為和喜好，幫助企業(yè)制定更精準(zhǔn)的營銷策略。比如，通過分析用戶購買記錄，可以發(fā)現(xiàn)購買不同商品之間的關(guān)聯(lián)規(guī)則，根據(jù)這些規(guī)則，可以向用戶推薦同時(shí)購買這些商品的其他用戶比例較高的商品，從而提高銷售額。在金融領(lǐng)域，關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘技術(shù)可以分析股票價(jià)格波動(dòng)和其他因素之間的關(guān)聯(lián)規(guī)則，從而為投資者提供有價(jià)值的參考信息。關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘技術(shù)還可以應(yīng)用于醫(yī)療、能源等領(lǐng)域，如根據(jù)病人的診斷結(jié)果挖掘疾病之間的關(guān)聯(lián)規(guī)則，幫助醫(yī)生更好地診斷和治療疾??；或者挖掘能源消耗與天氣等環(huán)境因素之間的關(guān)聯(lián)規(guī)則，為節(jié)能減排提供科學(xué)依據(jù)。關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘技術(shù)在各個(gè)領(lǐng)域的應(yīng)用前景非常廣闊。未來，隨著數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)和算法的不斷改進(jìn)和完善，關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘?qū)⒚媾R更多的挑戰(zhàn)和發(fā)展機(jī)遇。如何提高算法的效率和準(zhǔn)確性，處理大規(guī)模數(shù)據(jù)集，以及應(yīng)用新的技術(shù)手段和工具，將是未來關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘技術(shù)的重要研究方向。隨著和機(jī)器學(xué)習(xí)等技術(shù)的不斷發(fā)展，關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘?qū)⑴c其他技術(shù)相結(jié)合，形成更為強(qiáng)大的數(shù)據(jù)挖掘和分析能力，為各個(gè)領(lǐng)域的創(chuàng)新發(fā)展提供有力支持。關(guān)聯(lián)規(guī)則是形如→Y的蘊(yùn)涵式，其中，和Y分別稱為關(guān)聯(lián)規(guī)則的先導(dǎo)(antecedent或left-hand-side,LHS)和后繼(consequent或right-hand-side,RHS)。其中，關(guān)聯(lián)規(guī)則Y，存在支持度和信任度。在描述有關(guān)關(guān)聯(lián)規(guī)則的一些細(xì)節(jié)之前，先來看一個(gè)有趣的故事："尿布與啤酒"的故事。在一家超市里，有一個(gè)有趣的現(xiàn)象：尿布和啤酒赫然擺在一起出售。但是這個(gè)奇怪的舉措?yún)s使尿布和啤酒的銷量雙雙增加了。這不是一個(gè)笑話，而是發(fā)生在美國沃爾瑪連鎖店超市的真實(shí)案例，并一直為商家所津津樂道。沃爾瑪擁有世界上最大的數(shù)據(jù)倉庫系統(tǒng)，為了能夠準(zhǔn)確了解顧客在其門店的購買習(xí)慣，沃爾瑪對其顧客的購物行為進(jìn)行購物籃分析，想知道顧客經(jīng)常一起購買的商品有哪些。沃爾瑪數(shù)據(jù)倉庫里集中了其各門店的詳細(xì)原始交易數(shù)據(jù)。在這些原始交易數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上，沃爾瑪利用數(shù)據(jù)挖掘方法對這些數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和挖掘。一個(gè)意外的發(fā)現(xiàn)是："跟尿布一起購買最多的商品竟是啤酒！經(jīng)過大量實(shí)際調(diào)查和分析，揭示了一個(gè)隱藏在"尿布與啤酒"背后的美國人的一種行為模式：在美國，一些年輕的父親下班后經(jīng)常要到超市去買嬰兒尿布，而他們中有30%～40%的人同時(shí)也為自己買一些啤酒。產(chǎn)生這一現(xiàn)象的原因是：美國的太太們常叮囑她們的丈夫下班后為小孩買尿布，而丈夫們在買尿布后又隨手帶回了他們喜歡的啤酒。關(guān)聯(lián)規(guī)則最初提出的動(dòng)機(jī)是針對購物籃分析(MarketBasketAnalysis)問題提出的。假設(shè)分店經(jīng)理想更多的了解顧客的購物習(xí)慣。特別是，想知道哪些商品顧客可能會(huì)在一次購物時(shí)同時(shí)購買？為回答該問題，可以對商店的顧客事物零售數(shù)量進(jìn)行購物籃分析。該過程通過發(fā)現(xiàn)顧客放入“購物籃”中的不同商品之間的關(guān)聯(lián)，分析顧客的購物習(xí)慣。這種關(guān)聯(lián)的發(fā)現(xiàn)可以幫助零售商了解哪些商品頻繁的被顧客同時(shí)購買，從而幫助他們開發(fā)更好的營銷策略。1993年，Agrawal等人在首先提出關(guān)聯(lián)規(guī)則概念，同時(shí)給出了相應(yīng)的挖掘算法AIS，但是性能較差。1994年，他們建立了項(xiàng)目集格空間理論，并依據(jù)上述兩個(gè)定理，提出了著名的Apriori算法，至今Apriori仍然作為關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘的經(jīng)典算法被廣泛討論，以后諸多的研究人員對關(guān)聯(lián)規(guī)則的挖掘問題進(jìn)行了大量的研究。假設(shè)是項(xiàng)的集合。給定一個(gè)交易數(shù)據(jù)庫D，其中每個(gè)事務(wù)(Transaction)t是I的非空子集，即，每一個(gè)交易都與一個(gè)唯一的標(biāo)識符TID(TransactionID)對應(yīng)。關(guān)聯(lián)規(guī)則在D中的支持度(support)是D中事務(wù)同時(shí)包含、Y的百分比，即概率；置信度(confidence)是D中事務(wù)已經(jīng)包含的情況下，包含Y的百分比，即條件概率。如果滿足最小支持度閾值和最小置信度閾值，則認(rèn)為關(guān)聯(lián)規(guī)則是有趣的。這些閾值是根據(jù)挖掘需要人為設(shè)定。用一個(gè)簡單的例子說明。表1是顧客購買記錄的數(shù)據(jù)庫D，包含6個(gè)事務(wù)。項(xiàng)集I={網(wǎng)球拍,網(wǎng)球,運(yùn)動(dòng)鞋,羽毛球}。考慮關(guān)聯(lián)規(guī)則（頻繁二項(xiàng)集）：網(wǎng)球拍與網(wǎng)球，事務(wù)1,2,3,4,6包含網(wǎng)球拍，事務(wù)1,2,6同時(shí)包含網(wǎng)球拍和網(wǎng)球，^Y=3,D=6，支持度(^Y)/D=5；=5,置信度(^Y)/=6。若給定最小支持度α=5，最小置信度β=6，認(rèn)為購買網(wǎng)球拍和購買網(wǎng)球之間存在關(guān)聯(lián)。關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘過程主要包含兩個(gè)階段：第一階段必須先從資料集合中找出所有的高頻項(xiàng)目組(FrequentItemsets)，第二階段再由這些高頻項(xiàng)目組中產(chǎn)生關(guān)聯(lián)規(guī)則(AssociationRules)。關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘的第一階段必須從原始資料集合中，找出所有高頻項(xiàng)目組(LargeItemsets)。高頻的意思是指某一項(xiàng)目組出現(xiàn)的頻率相對于所有記錄而言，必須達(dá)到某一水平。一項(xiàng)目組出現(xiàn)的頻率稱為支持度(Support)，以一個(gè)包含A與B兩個(gè)項(xiàng)目的2-itemset為例，我們可以經(jīng)由公式(1)求得包含{A,B}項(xiàng)目組的支持度，若支持度大于等于所設(shè)定的最小支持度(MinimumSupport)門檻值時(shí)，則{A,B}稱為高頻項(xiàng)目組。一個(gè)滿足最小支持度的k-itemset，則稱為高頻k-項(xiàng)目組(Frequentk-itemset)，一般表示為Largek或Frequentk。算法并從Largek的項(xiàng)目組中再產(chǎn)生Largek+1，直到無法再找到更長的高頻項(xiàng)目組為止。關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘的第二階段是要產(chǎn)生關(guān)聯(lián)規(guī)則(AssociationRules)。從高頻項(xiàng)目組產(chǎn)生關(guān)聯(lián)規(guī)則，是利用前一步驟的高頻k-項(xiàng)目組來產(chǎn)生規(guī)則，在最小信賴度(MinimumConfidence)的條件門檻下，若一規(guī)則所求得的信賴度滿足最小信賴度，稱此規(guī)則為關(guān)聯(lián)規(guī)則。例如：經(jīng)由高頻k-項(xiàng)目組{A,B}所產(chǎn)生的規(guī)則AB，其信賴度可經(jīng)由公式(2)求得，若信賴度大于等于最小信賴度，則稱AB為關(guān)聯(lián)規(guī)則。就沃爾馬案例而言，使用關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘技術(shù)，對交易資料庫中的紀(jì)錄進(jìn)行資料挖掘，首先必須要設(shè)定最小支持度與最小信賴度兩個(gè)門檻值，在此假設(shè)最小支持度min_support=5%且最小信賴度min_confidence=70%。因此符合此該超市需求的關(guān)聯(lián)規(guī)則將必須同時(shí)滿足以上兩個(gè)條件。若經(jīng)過挖掘過程所找到的關(guān)聯(lián)規(guī)則「尿布，啤酒」，滿足下列條件，將可接受「尿布，啤酒」的關(guān)聯(lián)規(guī)則。用公式可以描述Support(尿布，啤酒)>=5%且Confidence(尿布，啤酒)>=70%。其中，Support(尿布，啤酒)>=5%于此應(yīng)用范例中的意義為:在所有的交易紀(jì)錄資料中，至少有5%的交易呈現(xiàn)尿布與啤酒這兩項(xiàng)商品被同時(shí)購買的交易行為。Confidence(尿布，啤酒)>=70%于此應(yīng)用范例中的意義為:在所有包含尿布的交易紀(jì)錄資料中，至少有70%的交易會(huì)同時(shí)購買啤酒。因此，今后若有某消費(fèi)者出現(xiàn)購買尿布的行為，超市將可推薦該消費(fèi)者同時(shí)購買啤酒。這個(gè)商品推薦的行為則是根據(jù)「尿布，啤酒」關(guān)聯(lián)規(guī)則，因?yàn)榫驮摮羞^去的交易紀(jì)錄而言，支持了“大部份購買尿布的交易，會(huì)同時(shí)購買啤酒”的消費(fèi)行為。從上面的介紹還可以看出，關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘通常比較適用與記錄中的指標(biāo)取離散值的情況。如果原始數(shù)據(jù)庫中的指標(biāo)值是取連續(xù)的數(shù)據(jù)，則在關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘之前應(yīng)該進(jìn)行適當(dāng)?shù)臄?shù)據(jù)離散化（實(shí)際上就是將某個(gè)區(qū)間的值對應(yīng)于某個(gè)值），數(shù)據(jù)的離散化是數(shù)據(jù)挖掘前的重要環(huán)節(jié)，離散化的過程是否合理將直接影響關(guān)聯(lián)規(guī)則的挖掘結(jié)果。關(guān)聯(lián)規(guī)則處理的變量可以分為布爾型和數(shù)值型。布爾型關(guān)聯(lián)規(guī)則處理的值都是離散的、種類化的，它顯示了這些變量之間的關(guān)系；而數(shù)值型關(guān)聯(lián)規(guī)則可以和多維關(guān)聯(lián)或多層關(guān)聯(lián)規(guī)則結(jié)合起來，對數(shù)值型字段進(jìn)行處理，將其進(jìn)行動(dòng)態(tài)的分割，或者直接對原始的數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，當(dāng)然數(shù)值型關(guān)聯(lián)規(guī)則中也可以包含種類變量。例如：性別=“女”=>職業(yè)=“秘書”，是布爾型關(guān)聯(lián)規(guī)則；性別=“女”=>avg（收入）=2300，涉及的收入是數(shù)值類型，所以是一個(gè)數(shù)值型關(guān)聯(lián)規(guī)則。基于規(guī)則中數(shù)據(jù)的抽象層次，可以分為單層關(guān)聯(lián)規(guī)則和多層關(guān)聯(lián)規(guī)則。在單層的關(guān)聯(lián)規(guī)則中，所有的變量都沒有考慮到現(xiàn)實(shí)的數(shù)據(jù)是具有多個(gè)不同的層次的；而在多層的關(guān)聯(lián)規(guī)則中，對數(shù)據(jù)的多層性已經(jīng)進(jìn)行了充分的考慮。例如：IBM臺(tái)式機(jī)=>Sony打印機(jī)，是一個(gè)細(xì)節(jié)數(shù)據(jù)上的單層關(guān)聯(lián)規(guī)則；臺(tái)式機(jī)=>Sony打印機(jī)，是一個(gè)較高層次和細(xì)節(jié)層次之間的多層關(guān)聯(lián)規(guī)則。關(guān)聯(lián)規(guī)則中的數(shù)據(jù)，可以分為單維的和多維的。在單維的關(guān)聯(lián)規(guī)則中，我們只涉及到數(shù)據(jù)的一個(gè)維，如用戶購買的物品；而在多維的關(guān)聯(lián)規(guī)則中，要處理的數(shù)據(jù)將會(huì)涉及多個(gè)維。換成另一句話，單維關(guān)聯(lián)規(guī)則是處理單個(gè)屬性中的一些關(guān)系；多維關(guān)聯(lián)規(guī)則是處理各個(gè)屬性之間的某些關(guān)系。例如：啤酒=>尿布，這條規(guī)則只涉及到用戶的購買的物品；性別=“女”=>職業(yè)=“秘書”，這條規(guī)則就涉及到兩個(gè)字段的信息，是兩個(gè)維上的一條關(guān)聯(lián)規(guī)則。Apriori算法是一種最有影響的挖掘布爾關(guān)聯(lián)規(guī)則頻繁項(xiàng)集的算法。其核心是基于兩階段頻集思想的遞推算法。該關(guān)聯(lián)規(guī)則在分類上屬于單維、單層、布爾關(guān)聯(lián)規(guī)則。在這里，所有支持度大于最小支持度的項(xiàng)集稱為頻繁項(xiàng)集，簡稱頻集。該算法的基本思想是：首先找出所有的頻集，這些項(xiàng)集出現(xiàn)的頻繁性至少和預(yù)定義的最小支持度一樣。然后由頻集產(chǎn)生強(qiáng)關(guān)聯(lián)規(guī)則，這些規(guī)則必須滿足最小支持度和最小可信度。然后使用第1步找到的頻集產(chǎn)生期望的規(guī)則，產(chǎn)生只包含集合的項(xiàng)的所有規(guī)則，其中每一條規(guī)則的右部只有一項(xiàng)，這里采用的是中規(guī)則的定義。一旦這些規(guī)則被生成，那么只有那些大于用戶給定的最小可信度的規(guī)則才被留下來。為了生成所有頻集，使用了遞推的方法。Apriori算法采用了逐層搜索的迭代的方法，算法簡單明了，沒有復(fù)雜的理論推導(dǎo)，也易于實(shí)現(xiàn)。但其有一些難以克服的缺點(diǎn)：Savasere等設(shè)計(jì)了一個(gè)基于劃分的算法。這個(gè)算法先把數(shù)據(jù)庫從邏輯上分成幾個(gè)互不相交的塊，每次單獨(dú)考慮一個(gè)分塊并對它生成所有的頻集，然后把產(chǎn)生的頻集合并，用來生成所有可能的頻集，最后計(jì)算這些項(xiàng)集的支持度。這里分塊的大小選擇要使得每個(gè)分塊可以被放入主存，每個(gè)階段只需被掃描一次。而算法的正確性是由每一個(gè)可能的頻集至少在某一個(gè)分塊中是頻集保證的。該算法是可以高度并行的，可以把每一分塊分別分配給某一個(gè)處理器生成頻集。產(chǎn)生頻集的每一個(gè)循環(huán)結(jié)束后，處理器之間進(jìn)行通信來產(chǎn)生全局的候選k-項(xiàng)集。通常這里的通信過程是算法執(zhí)行時(shí)間的主要瓶頸；而另一方面，每個(gè)獨(dú)立的處理器生成頻集的時(shí)間也是一個(gè)瓶頸。針對Apriori算法的固有缺陷，J.Han等提出了不產(chǎn)生候選挖掘頻繁項(xiàng)集的方法：FP-樹頻集算法。采用分而治之的策略，在經(jīng)過第一遍掃描之后，把數(shù)據(jù)庫中的頻集壓縮進(jìn)一棵頻繁模式樹（FP-tree），同時(shí)依然保留其中的關(guān)聯(lián)信息，隨后再將FP-tree分化成一些條件庫，每個(gè)庫和一個(gè)長度為1的頻集相關(guān)，然后再對這些條件庫分別進(jìn)行挖掘。當(dāng)原始數(shù)據(jù)量很大的時(shí)候，也可以結(jié)合劃分的方法,使得一個(gè)FP-tree可以放入主存中。實(shí)驗(yàn)表明，F(xiàn)P-growth對不同長度的規(guī)則都有很好的適應(yīng)性，同時(shí)在效率上較之Apriori算法有巨大的提高。關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘技術(shù)已經(jīng)被廣泛應(yīng)用在西方金融行業(yè)企業(yè)中，它可以成功預(yù)測銀行客戶需求。一旦獲得了這些信息，銀行就可以改善自身營銷。銀行天天都在開發(fā)新的溝通客戶的方法。各銀行在自己的ATM機(jī)上就捆綁了顧客可能感興趣的本行產(chǎn)品信息，供使用本行ATM機(jī)的用戶了解。如果數(shù)據(jù)庫中顯示，某個(gè)高信用限額的客戶更換了地址，這個(gè)客戶很有可能新近購買了一棟更大的住宅，因此會(huì)有可能需要更高信用限額，更高端的新信用卡，或者需要一個(gè)住房改善貸款，這些產(chǎn)品都可以通過信用卡賬單郵寄給客戶。當(dāng)客戶打電話咨詢的時(shí)候，數(shù)據(jù)庫可以有力地幫助電話銷售代表。銷售代表的電腦屏幕上可以顯示出客戶的特點(diǎn)，同時(shí)也可以顯示出顧客會(huì)對什么產(chǎn)品感興趣。再比如市場的數(shù)據(jù)，它不僅十分龐大、復(fù)雜，而且包含著許多有用信息。隨著數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的發(fā)展以及各種數(shù)據(jù)挖掘方法的應(yīng)用，從大型超市數(shù)據(jù)庫中可以發(fā)現(xiàn)一些潛在的、有用的、有價(jià)值的信息來，從而應(yīng)用于超級市場的經(jīng)營。通過對所積累的銷售數(shù)據(jù)的分析，可以得出各種商品的銷售信息。從而更合理地制定各種商品的定貨情況，對各種商品的庫存進(jìn)行合理地控制。另外根據(jù)各種商品銷售的相關(guān)情況，可分析商品的銷售關(guān)聯(lián)性，從而可以進(jìn)行商品的貨籃分析和組合管理，以更加有利于商品銷售。同時(shí)，一些知名的電子商務(wù)站點(diǎn)也從強(qiáng)大的關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘中的受益。這些電子購物網(wǎng)站使用關(guān)聯(lián)規(guī)則中規(guī)則進(jìn)行挖掘，然后設(shè)置用戶有意要一起購買的捆綁包。也有一些購物網(wǎng)站使用它們設(shè)置相應(yīng)的交叉銷售，也就是購買某種商品的顧客會(huì)看到相關(guān)的另外一種商品的廣告。但是在我國，“數(shù)據(jù)海量，信息缺乏”是商業(yè)銀行在數(shù)據(jù)大集中之后普遍所面對的尷尬。金融業(yè)實(shí)施的大多數(shù)數(shù)據(jù)庫只能實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的錄入、查詢、統(tǒng)計(jì)等較低層次的功能，卻無法發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中存在的各種有用的信息，譬如對這些數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，發(fā)現(xiàn)其數(shù)據(jù)模式及特征，然后可能發(fā)現(xiàn)某個(gè)客戶、消費(fèi)群體或組織的金融和商業(yè)興趣，并可觀察金融市場的變化趨勢。可以說，關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘的技術(shù)在我國的研究與應(yīng)用并不是很廣泛深入。由于許多應(yīng)用問題往往比超市購買問題更復(fù)雜，大量研究從不同的角度對關(guān)聯(lián)規(guī)則做了擴(kuò)展，將更多的因素集成到關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘方法之中，以此豐富關(guān)聯(lián)規(guī)則的應(yīng)用領(lǐng)域，拓寬支持管理決策的范圍。如考慮屬性之間的類別層次關(guān)系，時(shí)態(tài)關(guān)系，多表挖掘等。圍繞關(guān)聯(lián)規(guī)則的研究主要集中于兩個(gè)方面，即擴(kuò)展經(jīng)典關(guān)聯(lián)規(guī)則能夠解決問題的范圍，改善經(jīng)典關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法效率和規(guī)則興趣性。關(guān)聯(lián)規(guī)則算法是1993年提出的一種算法，關(guān)聯(lián)規(guī)則就是支持度和信任度分別滿足用戶給定閾值的規(guī)則。所謂關(guān)聯(lián)，反映的是一個(gè)事件和其他事件之間依賴或關(guān)聯(lián)的知識。當(dāng)我們查找英文文獻(xiàn)的時(shí)候，可以發(fā)現(xiàn)有兩個(gè)英文詞都能形容關(guān)聯(lián)的含義。第一個(gè)是相關(guān)性relevance，第二個(gè)是關(guān)聯(lián)性association，兩者都可以用來描述事件之間的關(guān)聯(lián)程度。設(shè)I={i1,i2…,im}為所有項(xiàng)目的集合，設(shè)A是一個(gè)由項(xiàng)目構(gòu)成的集合，稱為項(xiàng)集。事務(wù)T是一個(gè)項(xiàng)目子集,每一個(gè)事務(wù)具有唯一的事務(wù)標(biāo)識Tid。事務(wù)T包含項(xiàng)集A，當(dāng)且僅當(dāng)AT。如果項(xiàng)集A中包含k個(gè)項(xiàng)目，則稱其為k項(xiàng)集。D為事務(wù)數(shù)據(jù)庫，項(xiàng)集A在事務(wù)數(shù)據(jù)庫D中出現(xiàn)的次數(shù)占D中總事務(wù)的百分比叫做項(xiàng)集的支持度（support）。如果項(xiàng)集的支持度超過用戶給定的最小支持度閾值，就稱該項(xiàng)集是頻繁項(xiàng)集（或大項(xiàng)集）。關(guān)聯(lián)規(guī)則就是形如Y的邏輯蘊(yùn)含關(guān)系，其中I，YI且Y=Φ，稱作規(guī)則的前件，Y是結(jié)果，對于關(guān)聯(lián)規(guī)則Y，存在支持度和信任度。支持度是指規(guī)則中所出現(xiàn)模式的頻率，如果事務(wù)數(shù)據(jù)庫有s%的事務(wù)包含Y，則稱關(guān)聯(lián)規(guī)則Y在D中的支持度為s%，實(shí)際上，可以表示為概率P（Y），即support（Y）=P（Y）。信任度是指蘊(yùn)含的強(qiáng)度，即事務(wù)D中c%的包含的交易同時(shí)包含Y。若的支持度是support(x)，規(guī)則的信任度為即為：support(Y)/support()，這是一個(gè)條件概率P（Y|），即confidence（Y）=P（Y|）。關(guān)聯(lián)算法是數(shù)據(jù)挖掘中的一類重要算法。1993年,R.Agrawal等人首次提出了挖掘顧客交易數(shù)據(jù)中項(xiàng)目集間的關(guān)聯(lián)規(guī)則問題，其核心是基于兩階段頻繁集思想的遞推算法。該關(guān)聯(lián)規(guī)則在分類上屬于單維、單層及布爾關(guān)聯(lián)規(guī)則，典型的算法是Apriori算法。Apriori算法將發(fā)現(xiàn)關(guān)聯(lián)規(guī)則的過程分為兩個(gè)步驟：第一步通過迭代，檢索出事務(wù)數(shù)據(jù)庫1中的所有頻繁項(xiàng)集，即支持度不低于用戶設(shè)定的閾值的項(xiàng)集；第二步利用頻繁項(xiàng)集構(gòu)造出滿足用戶最小信任度的規(guī)則。其中，挖掘或識別出所有頻繁項(xiàng)集是該算法的核心，占整個(gè)計(jì)算量的大部分。布爾型的關(guān)聯(lián)規(guī)則只能夠處理布爾型的數(shù)據(jù)，不能夠處理數(shù)量型的數(shù)據(jù)。把模糊數(shù)學(xué)引入到關(guān)聯(lián)規(guī)則中，則得到模糊關(guān)聯(lián)規(guī)則，用來處理數(shù)量型的數(shù)據(jù)。模糊關(guān)聯(lián)規(guī)則可以描述為IF-THEN的形式，其中IF的部分表示的是前提屬性，THEN的部分表示結(jié)論屬性。關(guān)聯(lián)規(guī)則算法是數(shù)據(jù)挖掘的十大經(jīng)典算法之一，它是在1993年Agrawal提出來的，它就是從大量的歷史交易數(shù)據(jù)來挖掘出來有價(jià)值的商品或者信息的相互關(guān)系，在電商、社交等互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)中廣泛地應(yīng)用。商店的管理者從大量的交易數(shù)據(jù)中，發(fā)現(xiàn)隱藏的有價(jià)值的知識，從而優(yōu)化規(guī)劃營銷方案、策劃廣告、或者新的分類設(shè)計(jì)。常見的一個(gè)例子就是購物籃的例子：把同時(shí)會(huì)被消費(fèi)者購買的商品擺放在同一個(gè)貨架中，從而來刺激消費(fèi)；例如，購買手機(jī)的顧客，可能會(huì)購買屏保，則把手機(jī)和屏保擺放一起，也就會(huì)增加商品的銷量，增加效益。布爾型的關(guān)聯(lián)規(guī)則只考慮是否存在；如果發(fā)生了就為1，沒有發(fā)生就為0；往往，我們需要處理的數(shù)據(jù)，包含了一些真實(shí)的數(shù)字，也就是數(shù)值型的屬性值。比如，商品的價(jià)格，房子的面積，以及我們的年齡；這些都是可以用數(shù)值表示的，用戶不在關(guān)心某個(gè)值對應(yīng)的知識，而是某個(gè)區(qū)間對應(yīng)的感興趣的知識。由布爾型的關(guān)聯(lián)規(guī)則的定義可知，下面給出模糊關(guān)聯(lián)規(guī)則的模糊支持度和模糊信用區(qū)間的定義，假設(shè)s是模糊集合中的隸屬度函數(shù)，也就是說它的取值范圍就是0到1。定義1：模糊支持?jǐn)?shù)：對于任意的模糊集合集，的模糊支持?jǐn)?shù)FSupport():定義2：模糊支持率：對于任意的模糊集合集，的模糊支持率FSup()：定義3：模糊頻繁屬性集：如果FSup()不小于用戶給定的最小支持率，那么為模糊頻繁屬性集。定義4：模糊關(guān)聯(lián)規(guī)則：“=>Y”的模糊支持率為FSup（，Y）：定義5：強(qiáng)關(guān)聯(lián)規(guī)則：如果和Y的支持度滿足下面公式關(guān)系，那么模糊關(guān)聯(lián)規(guī)則是一條強(qiáng)關(guān)聯(lián)規(guī)則。定理1：一個(gè)模糊候