【Python数据挖掘课程】八.关联规则挖掘及Apriori实现购物推荐
发布时间：2021-01-08 08:29:05 所属栏目：大数据 来源：网络整理
导读：副标题#e# ? ? ? ? 这篇文章主要介绍三个知识点，也是我《数据挖掘与分析》课程讲课的内容。 ? ? ? ??1.关联规则挖掘概念及实现过程； ? ? ? ? 2.Apriori算法挖掘频繁项集； ? ? ? ? 3.Python实现关联规则挖掘及置信度、支持度计算。 ? ? ? ? 前文推荐： ?
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? ? ? ? 强关联规：如果规则R：X=>Y满足support(X=>Y)>=supmin(最小支持度，它用于衡量规则需要满足的最低重要性)且confidence(X=>Y)>=confmin（最小置信度，它表示关联规则需要满足的最低可靠性）称关联规则X=>Y为强关联规则，否则称关联规则X=>Y为弱关联规则。
? ? ? ? 计算过程如下，K=1的时候项集{A}在T1、T3中出现2次，共4条交易，故支持度为2/4=50%，依次计算。其中项集{D}在T1出现，其支持度为1/4=25%，小于最小支持度50%，故去除，得到L1。 ? ? ? ? 然后对L1中项集两两组合，再分别计算其支持度，其中项集{A,B}在T3中出现1次，其支持度=1/4=25%，小于最小支持度50%，故去除，同理得到L2项集。
? ? ? ? 然后如下图所示，对L2中的项集进行组合，其中超过三项的进行过滤，最后计算得到L3项集{B，C，E}。
? ? ? ? 最后对计算置信度，如下图所示。
? ? ? ? Apriori算法弊端：需要多次扫描数据表。如果频繁集最多包含10个项，那么就需要扫描交易数据表10遍，这需要很大的I/O负载。同时，产生大量频繁集，若有100个项目，可能产生候选项数目。
? ? ? ? 推荐一张图，详细分析关联规则的过程：
? ? ? ? 参考文献： ? ? ? ? [1]高明 . 关联规则挖掘算法的研究及其应用[D].山东师范大学. 2006 ? ? ? ? [2]李彦伟 . 基于关联规则的数据挖掘方法研究[D].江南大学. 2011 ? ? ? ? [3]肖劲橙，林子禹，毛超.关联规则在零售商业的应用[J].计算机工程.2004,30(3):189-190. ? ? ? ? [4]秦亮曦，史忠植.关联规则研究综述[J].广西大学学报.2005,30(4):310-317. ? ? ? ? [5]陈志泊，韩慧，王建新，孙俏，聂耿青．数据仓库与数据挖掘[M].北京：清华大学出版社.2009. ? ? ? ? [6]沈良忠.关联规则中Apriori 算法的C#实现研究[J].电脑知识与技术.2009,5(13):3501-3504. ? ? ? ? [7]赵卫东.商务智能(第二版)[M].北京：清华大学出版社.2011. （编辑：温州站长网） 【声明】本站内容均来自网络，其相关言论仅代表作者个人观点，不代表本站立场。若无意侵犯到您的权利，请及时与联系站长删除相关内容! |
