如，日本7-11相当著名的“七五三”规则。即是说 如果一天当中温度相差7度、今天和昨天的温度 差到5度、湿度差大于30%的话，代表感冒的人会 增加，药店就要考虑把感冒药、温度计和口罩之 类的用品上架。
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三、 关联规则的挖掘
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（一）关联规则挖掘的步骤
第一步：找出所有频繁项集：根据定义， 这些项集出现的频繁性（支持度）至少和 预定义的最小支持度一样。
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二、关联规则的分类与作用
1、关联规则的分类
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布尔型关联规则与数值型关联规则
布尔型关联规则处理的值都是离散的、种类化的，它 显示了这些变量之间的关系；
数值型关联规则可以和多维关联或多层关联规则结合 起来，对数值型字段进行处理，将其进行动态的分割 ，或者直接对原始的数据进行处理，当然数值型关联 规则中也可以包含种类变量。
买啤酒的 客户
买尿布的客户
A
A∩B B
二者都买 20的20/9客/2 户
1、置信度
置信度confidence(.)：是指购物篮分析 中有了左边商品，同时又有右边商品的交 易次数百分比，也就是说在所有的购买了 左边商品的交易中，同时又购买了右边商 品的交易概率。
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2、支持度
支持度sup(.)：表示在购物篮分析中同时 包含关联规则左右两边物品的交易次数百 分比，即支持这个规则的交易的次数百分 比。
最小支持度：规则必须符合的最小支持度阀 值。
最小置信度：计算规则所必须符合的最低置 信度阀值。
➢如果关联规则满足最小支持度和最小置信度 ，可以说该规则是有趣的。
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2、频繁项集
项的集合称为项集（itemset） 包含k个项的项集称为k-项集。集合{计算
机，金融管理软件}就是一个2-项集。 项集出现频数是包含项集的事务数，简称
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表3
运动鞋Y1
单独 购买
合计
球鞋Y11 慢跑鞋Y12
衬衣X1
10 10
上衣X 外套 夹克X21
1
X2 滑雪衫X22
1
0
0
1
898Leabharlann 0 899单独购买 合计0
90
0 90
2
988
10 1000
存在的问题：
1.高置信度，低支持度： 夹克球鞋”的置信度高达100％，但因
为只有一人买了球鞋，这条关联规则支持 度只有千分之一。 2.支持度、置信度都比较高，但几乎是没 有作用的规则。 “买方便面则买牛奶”，“买牙刷则买牛 奶”，“喜欢野外休闲则会买牛奶”。
第二步：由频繁项集产生强关联规则：根 据定义，这些规则必须满足最小支持度和 最小置信度。
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（二）Apriori演算法
➢ 对于一个给定的候选数据集，项集的数目呈指数增长 。
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1、算法所需要的前置统计量：
➢关联规则计算虽然容易但由于规则太多容易 形成“组合爆炸”，因此，需要对这些规则进 行筛选，筛选需要的统计量如下：
真正可取的规则具备的条件
并非所有的规则在符合阀值限制后都是有意义 的，这样的规则还分为： 有用的规则：包含高品质的有效情报 常识 无法解释的结果
关联规则真正可取的是具备以下两个条件的规 则： 人们常识之外、意料之外的关联 该规则必须具有潜在的作用
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5、案例
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如果关联规则中的项或属性每个只涉及一个维，则 它是单维关联规则；反之，为多维关联规则。 如，计算机→财务软件； 年龄30～39岁、月收入4000元以上→高清电视
如果在给定的规则集中，规则不涉及不同抽象层的 项或属性，就称单层关联规则；反之，称多层。
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2、关联规则的作用
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例：
➢对于规则A C
➢support = support({A, C}) = 50% ➢confidence = support({A, C})/support({A}) = 66.6%
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表1
交易项目 夹克，球鞋 滑雪衫，球鞋 夹克，滑雪衫，球鞋 球鞋 慢跑鞋 夹克，慢跑鞋 滑雪衫，慢跑鞋 衬衣 夹克 滑雪衫 合计
关联规则与时序规则相结合（不能匿名，适合会员制）。
先找出来哪些事务总是同时发生的关联规则，再加入时间的 因素，找出哪些事务总是会先后发生的潜在规律。
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另外，只有同一个购物篮的商品信息能够分析的项 目也很有限，因此，可以将气象资讯（温度、湿度 、降雨）等转换为虚拟的商品项目，并入到购物篮 中进行关联规则的分析。
21001030个候选集
多次扫描数据库：
如果最长的模式是n的话，则需要(n+1)次数据库扫描
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（四）负关联规则挖掘
正确吗？
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为项集的频数、支持计数或计数。
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如果项集满足最小支持度或满足min_sup 与数据库中事务总数的乘积（即最小支持 计数），则称它为频繁项集(frequent itemset)。
频繁k-项集的集合通常记作Lk。
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例：
最小支持度 50% 最小可信度 50%
对于A C：
成交次数 300 100 100 50 40 100 200 10 40 60 1000
上衣 X
表2
衬衣X1 夹克X21
外套X2 滑雪衫 X22
单独购买
合计
运动鞋Y1
球鞋Y11
慢跑鞋 Y12
400
100
200
200
50
40
650
340
单独 购买
10 40 60
合计
10 540 460
1000
规则“夹克→球鞋”的计算
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（三）Apriori够快了吗? —性能瓶颈
Apriori算法的核心:
用频繁的(k– 1)-项集生成候选的频繁k-项集 用数据库扫描和模式匹配计算候选集的支持度
Apriori的瓶颈:候选集生成
巨大的候选集:
104个频繁1-项集要生成107个候选2-项集 要找尺寸为100的频繁模式，如{a1,a2, …,a100},你必须先产生
➢ 购物篮分析：关联规则就是要找出哪些产品总是会同时出 现在客户的购物篮中。
商品摆放，基于商店不同的经营理念，如果将会经常一起 购买的东西较近摆放，客户会比较方便购买，如果有意放 在购物通道的两端，顾客寻找的过程中可以增加其他物品 销售的可能性。
关联规则可以处理所谓的匿名消费。（一张发票就是一个 购物篮——与决策树和类神经网络不同。）
为什么只 有一项？
C3
扫描D L3
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Apriori——剪枝 频繁项集的任何子集也一定是频繁的。
例：L3={abc, abd, acd, ace, bcd} 连接: L3*L3
abcd from abc and abd
acde from acd and ace
修剪:
acde is removed because ade is not in L3
商务智能理论与应用7关联规则
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一、关联规则的定义
关联规则一般用以发现事务数据库中 不同商品（项）之间的联系，用这些 规则找出顾客的购买行为模式。
这种规则可以应用于超市商品货架设 计、货物摆放以及根据购买模式对用 户进行分类 。
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二、关联规则：基本概念
（一）支持度与置信度
它使用一种称作逐层搜索的迭代方法，k-项集用 于探索(k+1)-项集。首先，找出频繁1-项集的集合 。该集合记作L1。 L1用于找频繁2-项集的集合L2 ，而L2用于找L3，如此下去，直到不能找到频繁k项集。找每个Lk需要一次数据库扫描。
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例1
数据库D C1
L1
扫描D
C2
C2
L2
扫描D
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以例3为例，看其中一个频繁项集l={I1,I2,I5}，可 以由l产生哪些关联规则？l的非空子集有 {I1,I2}{I1,I5}{I2,I5}{I1}{I2}{I5}。结果关联规则如 下，每个都列出了置信度。
如果最小置信度阀值为70%，则只有第2、3和最后 一个规则可以输出。
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C4={abcd}
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例3：
3、Apriori算法的实现过程
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4、由频繁项集产生关联规则
一旦找出频繁项集，再通过最小置信度产生关联 规则。
关联规则的产生步骤如下： 对于每个频繁项集l，产生l的所有非空子集。 对于l的每个非空子集s，如果
则输出规则“s→(l-s)”。
support = support({A、C}) = 50% confidence = support({A、C})/support({A}) = 66.6%
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4、Apriori算法：使用候选项集找频繁项集
Apriori算法是一种最有影响的挖掘布尔关联规则 频繁项集的算法。
算法的名字基于这样的事实：算法使用频繁项集 性质的先验知识。