一、概念 關聯（Association） 關聯就是把兩個或兩個以上在意義上有密切聯系的項組合在一起。 關聯規則（AR，Assocaition Rules） 用於從大量數據中挖掘出有價值的數據項之間的相關關系。（購物籃分析） 協同過濾（CF，Collaborative Filtering ...

Apriori算法是一種挖掘關聯規則的頻繁項集算法，其核心思想是通過候選集生成和情節的向下封閉檢測兩個階段來挖掘頻繁項集。 關於這個算法有一個非常有名的故事："尿布和啤酒"。故事是這樣的：美國的婦女們經常會囑咐她們的丈夫下班后為孩子買尿布，而丈夫在買完尿布后又要順 手買回自己愛喝的啤酒，因此啤酒 ...

　　諸多的研究人員對關聯規則的挖掘問題進行了大量的研究。他們的工作涉及關聯規則的挖掘理論的探索、原有算法的改進和新算法的設計、並行關聯規則挖掘（Quantitive Association Rule Mining）等問題。 內容提要 基本概念與解決方法 經典的頻繁項目集生成算法 ...

1. 搞懂關聯規則中的幾個重要概念：支持度、置信度、提升度；2. Apriori 算法的工作原理；3. 在實際工作中，我們該如何進行關聯規則挖掘。 一、搞懂關聯規則中的幾個概念(支持度、置信度、提升度) 超市購物的例子，下面是幾名客戶購買的商品列表： 1.1 ...

在數據挖掘的知識模式中，關聯規則模式是比較重要的一種。關聯規則的概念由Agrawal、Imielinski、Swami 提出，是數據中一種簡單但很實用的規則。關聯規則模式屬於描述型模式，發現關聯規則的算法屬於無監督學習的方法。 一、關聯規則的定義和屬性 考察一些涉及許多物品的事務：事務 ...

數據挖掘算法-Apriori Algorithm（關聯規則） Apriori algorithm是關聯規則里一項基本算法。是由Rakesh Agrawal和Ramakrishnan Srikant兩位博士在1994年提出的關聯規則挖掘算法。關聯規則的目的就是在一個數據集中找出項與項 ...

一.基本概念 　　我們來看上面的事務庫，如同上表所示的二維數據集就是一個購物籃事務庫。該事物庫記錄的是顧客購買商品的行為。這里的TID表示一次購買行為的編號，items表示顧客購買了哪些商品。 ...

關聯規則--Apriori算法部分討論的關聯模式概念都強調同時出現關系，而忽略數據中的序列信息（時間/空間）： 時間序列：顧客購買產品X，很可能在一段時間內購買產品Y； 空間序列：在某個點發現了現象A，很可能在下一個點發現現象Y。 例：6個月以前購買奔騰PC的客戶很可能在一個月內訂購新 ...