电商数据挖掘之关联算法一啤酒 尿布关联规则是怎样来Word格式.docx

1、其中前者主要用在互联的内容和文档上，比如搜索引擎算法中文档之间的关联性，我们采用的词是relevance；而后者往往用在实际的事物之上，比如电子商务站上的商品之间的关联度我们是用association来表示的，而关联规则是用association rules来表示的。如果两项或多项属性之间存在关联，那么其中一项的属性值就可以依据其他属性值进行预测。简单地来说，关联规则可以用这样的方式来表示：AB，其中A被称为前提或者左部（LHS），而B被称为结果或者右部（RHS）。如果我们要描述关于尿布和啤酒的关联规则（买尿布的人也会买啤酒），那么我们可以这样表示：买尿布买啤酒。关联算法的两个概念在关联算法中

2、很重要的一个概念是支持度（Support），也就是数据集中包含某几个特定项的概率。比如在次的商品交易中同时出现了啤酒和尿布的次数是次，那么此关联的支持度为%。和关联算法很相关的另一个概念是置信度（Confidence），也就是在数据集中已经出现A时，B发生的概率，置信度的计算公式是 ：A与B同时出现的概率/A出现的概率。数据关联是数据库中存在的一类重要的可被发现的知识。若两个或多个变量的取值之间存在某种规律性，就称为关联。关联可分为简单关联、时序关联、因果关联等。关联分析的目的是找出数据库中隐藏的关联。有时并不知道数据库中数据的关联函数，或者即使知道也是不确定的，因此关联分析生成的规则带有置信

3、度。关联规则挖掘发现大量数据中项集之间有趣的关联或相关联系。它在数据挖掘中是一个重要的课题，最近几年已被业界所广泛研究。关联规则挖掘的一个典型例子是购物篮分析。关联规则研究有助于发现交易数据库中不同商品（项）之间的联系，找出顾客购买行为模式，如购买了某一商品对购买其他商品的影响。分析结果可以应用于商品货架布局、货存安排以及根据购买模式对用户进行分类。关联规则的发现过程可分为如下两步：第一步是迭代识别所有的频繁项目集（Frequent Itemsets），要求频繁项目集的支持度不低于用户设定的最低值；第二步是从频繁项目集中构造置信度不低于用户设定的最低值的规则，产生关联规则。识别或发现所有频繁项

4、目集是关联规则发现算法的核心，也是计算量最大的部分。支持度和置信度两个阈值是描述关联规则的两个最重要的概念。一项目组出现的频率称为支持度，反映关联规则在数据库中的重要性。而置信度衡量关联规则的可信程度。如果某条规则同时满足最小支持度（min-support）和最小置信度（min-confidence），则称它为强关联规则。关联规则数据挖掘阶段第一阶段必须从原始资料集合中，找出所有高频项目组（Large Itemsets）。高频的意思是指某一项目组出现的频率相对于所有记录而言，必须达到某一水平。以一个包含A与B两个项目的-itemset为例，我们可以求得包含A,B项目组的支持度，若支持度大于等于

5、所设定的最小支持度（Minimum Support）门槛值时，则A,B称为高频项目组。一个满足最小支持度的k-itemset，则称为高频k-项目组（Frequent k-itemset），一般表示为Large k或Frequent k。算法并从Large k的项目组中再试图产生长度超过k的项目集Large k+，直到无法再找到更长的高频项目组为止。关联规则挖掘的第二阶段是要产生关联规则。从高频项目组产生关联规则，是利用前一步骤的高频k-项目组来产生规则，在最小可信度（Minimum Confidence）的条件门槛下，若一规则所求得的可信度满足最小可信度，则称此规则为关联规则。例如：经由高频k

6、-项目组A,B所产生的规则，若其可信度大于等于最小可信度，则称A,B为关联规则。就“啤酒尿布”这个案例而言，使用关联规则挖掘技术，对交易资料库中的记录进行资料挖掘，首先必须要设定最小支持度与最小可信度两个门槛值，在此假设最小支持度min-support=% 且最小可信度min-confidence=%。因此符合需求的关联规则将必须同时满足以上两个条件。若经过挖掘所找到的关联规则 尿布，啤酒满足下列条件，将可接受尿布，啤酒 的关联规则。用公式可以描述为：Support（尿布，啤酒）% and Confidence（尿布，啤酒）%。其中，Support（尿布，啤酒）%于此应用范例中的意义为：在所有

7、的交易记录资料中，至少有%的交易呈现尿布与啤酒这两项商品被同时购买的交易行为。Confidence（尿布，啤酒）%于此应用范例中的意义为：在所有包含尿布的交易记录资料中，至少有%的交易会同时购买啤酒。因此，今后若有某消费者出现购买尿布的行为，我们将可推荐该消费者同时购买啤酒。这个商品推荐的行为则是根据尿布，啤酒关联规则而定，因为就过去的交易记录而言，支持了“大部分购买尿布的交易，会同时购买啤酒”的消费行为。Domain: More:hgs2w从上面的介绍还可以看出，关联规则挖掘通常比较适用于记录中的指标取离散值的情况。如果原始数据库中的指标值是取连续的数据，则在关联规则挖掘之前应该进行适当的数

8、据离散化（实际上就是将某个区间的值对应于某个值），数据的离散化是数据挖掘前的重要环节，离散化的过程是否合理将直接影响关联规则的挖掘结果。下一期将介绍一个运用关联规则的案例来解释关联算法的实际应用。下一篇：电商数据挖掘之关联算法（二）：牛奶可以搭配哪些商品Seo优化就是对网站的优化，想要把品牌关键词做上搜索引擎搜索前位，并能够吸引流量和扩大目标用户点击，我们seoer一定要具有SEO思维。那么SEO思维到底是什么呢？下面登登SEO简单解释一下SEO思维。第一步：定位目标群体，做一个网站需要知道你是做什么的？你的用户是那些人？我们进行网站的用户群体定位，定位这个网站的目标人群。第二步：确定用户需求

9、，分析目标用户的用户需求，那么怎么分析呢？进入2016年用户需求被提及的次数越来越多也就是说用户需求的重要性也越来越重要。，其实说白了就是把用户想要看的内容直接放到用户的面前，降低用户的选择成本。关于用户需求，具体怎么分析得到用户需求，这个知识点这篇文章几句话就能说清楚的，用户需求的分析和挖掘是一个不断变化的量，他并不是一成不变的。现在的用户需求就是一个不断变化的变量那么我们作为SEOer掌握的应该是分析用户需求的能力。第三步：网站标题的确定，我们在得到了目标用户需求的前提下，在通过分析用户需求后，我们需要对网站的标题进行筛选和确定（即关键词的确定）。因为网站标题的确定就是在确定网站的目标用户群体，如果你的网站的标题改变了那相应的你网站的目标用户群体也就改变了。第四步：设置网站的布局，在分析出用户需求确定网站的标题和目标用户群体以后，在这个时候就可以设置网站的栏目和网站的页面布局和结构了。第五步：SEO基础优化，在确定了网站的标题，网站的栏目，网站的页面布局结构之后。我们就需要进行网站的SEO基础优化，让你的网站对搜索引擎友好能够让蜘蛛顺利的抓取你的网站。