1 关联规则挖掘的基本概念

1.1 关联规则的基本概念

1. 关联规则挖掘的主要对象是交易型数据库。
2. 支持度support：支持度是模式在事务型数据库中出现的频率。对于形如“A=>B”的关联规则，支持度定义为：$$支持度（A=>B）=\frac{包含A和B的元组数}{元组总数}$$
3. 置信度certainty：表示规则的可信程度。对于形如“A=>B”的关联规则，置信度定义为：$$置信度（A=>B）=\frac{包含A和B的元组数}{包含A的元组数}$$
4. 表示方式：X->Y（support，certainty）
5. 置信度小，规则无意义。支持度小，规则使用面窄。同时满足用户定义的最小置信度和最小支持度阈值的关联规则，称为强关联规则（strong association rule），并被认为是有趣的

1.2 关联规则分类

1. 基于规则中处理的变量类别：布尔型、数值型
2. 基于规则中数据的抽象层次：
   1）单层关联规则：所有的变量都不考虑层次。
   如：性别=“男”=> 职业=“网络工程师”
   2）多层关联规则：考虑变量的不同层次性。多层关联规则又可分为同层关联规则和层间关联规则。
   如，数码相机 => 三星手机，（数码相机是三星数码相机的较高层抽象）
   再如，数码相机 => 手机（数码相机、手机是三星数码相机和三星手机的较高层抽象）。

同层关联规则：如果一个关联规则对应的项目是同一个粒度层次，那么它是同层关联规则
如，数码相机 => 手机。
层间关联规则：如果在不同的粒度层次上考虑问题，那么得到的是层间关联规则。
如，数码相机 => 三星手机

3. 基于规则中涉及的数据维数
   1）单维关联规则：只涉及一个属性（维），处理单个属性（维）中的一些关系
   如：啤酒 => 尿布，只涉及到用户购买的商品一个维；
   2）多维关联规则：处理多个属性（维）上的关系
   如，性别“女” => 职业“秘书”，此规则涉及到两个属性（维）的关系。

2 由事务数据库挖掘单维布尔关联规则

1. 项的集合称为项集（itemset），项的项集称为k-项集，如集合{computer, software}是一个2-项集。
2. 项集的频率：即包含项集的事务数，也称为项集的支持计数(support_count)。
   Min_sup: 设定的支持率阈值
   如果项集的出现频率大于或等于min_sup与D中事务总数的乘积，就称该项集满足最小支持率min_sup
3. 频繁项集：满足最小支持度的项集，频繁k-项集通常记做：$L_k$。
4. 频繁项集能揭示数据内在的、重要的特性。
5. 关联规则挖掘的两步过程：
   1）找出所有的频繁项集：这些项集出现的频繁性要满足最小支持度原则。
   2）由频繁项集产生强关联规则：满足最小支持度和最小置信度。
   常用方法： Apriori算法
6. Apriori算法原理
   1）任何一个频繁项集的子集必定是频繁项集；
   如，如果{A,B}是频繁项集，则{A}、{B}都是频繁项集。
   2）任何非频繁项集的超集都为非频繁项集
   如，如果{A}、{B}是非频繁项集，则{A,B}是非频繁项集

例题：占坑待补。。。。

3 由事务数据库挖掘多层关联规则

1. 多层关联规则：
   对许多应用，在许多维上存在层次性，如商品维。此时，需要数据挖掘系统具有能在多个抽象层间挖掘关联规则的能力。

如，IBM台式机 => Sony打印机，和台式机 => 打印机。
属于同一维在不同层次上获得的两个关联规则。
虽然对多层关联规则，在较低层数据项间可能很难找到强关联规则，而在较高层则相对容易，但也要去数据挖掘能在多个抽象层间挖掘不同层，或层间的关联规则。

2. 多层关联规则挖掘的度量方法仍可沿用“支持度-置信度框架”

3. 多层关联规则挖掘有两种设置支持度的策略：
   1）对所有层采用一致的最小支持度 （一致支持度）
   2）在较低层采用递减的最小支持度 （递减支持度）

4. 一致支持度
   1）优势：搜索过程是简单的，且只需指定一个最小支持度阈值。
   2）缺陷：如果最小支持度阈值设置太高，可能丢掉出现在较低抽象层中有意义的关联规则；
   反之，设置太低，则可能会在较高抽象层产生无兴趣的关联规则
   3）解决方法：“递减支持度”

5. 对于具有递减支持度的多层关联规则挖掘，有许多可用的搜索策略：
   1）“逐层独立”
   2）“层交叉单项过滤”
   3）“层交叉k-项集过滤”

6. 逐层独立：完全的宽度搜索，没有用频繁项集的背景知识用于剪枝。（频繁项集的背景知识：如果一个项集是频繁的，那么它的所有子集也是频繁的）

7. 层交叉单向过滤：如果一个第$i$层的项集被考察了，那么它在第$(i-1)$层的父节点必然是频繁的。
   如果一个节点是频繁的，那么他的子女将被考察，否则它的子孙将被剪枝

8. 层交叉K-项集过滤：如果一个第$i$层的k-项集被考察了，那么它在第$(i-1)$层的k-项集父节点必然是频繁的。

4 由关系数据库和数据仓库挖掘多维关联规则

1. 前面都是针对事务数据库进行分析的，事务数据库中的数据都是单维的。而如果是对关系数据库或数据仓库中的销售和相关信息进行分析，此时的数据是以多维形式定义存储的。
2. 若将数据库的每个属性或数据仓库的每个维看作一个谓词，可挖掘得到多维关联规则。
3. 由于关系数据库中的属性可以是符号量或数值量：
   符号属性：仅取有限个无序的值（如：occupation, brand, color）；
   数值属性：有大小的数值（如: age, income, price）。
4. 针对数值属性，在进行关联规则挖掘前应该首先进行离散化。
   然后，再沿用“支持度—置信度”原则，完成关联规则的发掘。
5. 根据对数值属性的处理方式，多维关联规则挖掘的相关技术可分为三类：
   （1）利用概念层次树对数值属性离散化：离散化过程需在数据挖掘之前完成
   （2）利用分箱技术对数值属性离散化：基于数值属性的数据分布将其离散化到分箱bins中。
   （3）利用距离对数值属性离散化：考虑数据点之间的距离，进行离散化。

最后

以上就是健康斑马为你收集整理的【大数据开发基础】第七章关联规则挖掘1 关联规则挖掘的基本概念2 由事务数据库挖掘单维布尔关联规则3 由事务数据库挖掘多层关联规则4 由关系数据库和数据仓库挖掘多维关联规则的全部内容，希望文章能够帮你解决【大数据开发基础】第七章关联规则挖掘1 关联规则挖掘的基本概念2 由事务数据库挖掘单维布尔关联规则3 由事务数据库挖掘多层关联规则4 由关系数据库和数据仓库挖掘多维关联规则所遇到的程序开发问题。

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