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大数据案例:啤酒尿布的关联算法怎么来的?

发布于:2018-05-10 16:48来源:dsjs大数据 作者:dsjs大数据 点击:

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,产生关联规则,美国的妇女通常在家照顾孩子,啤酒}关联规则而定,B发生的概率,也就是数据集中包含某几个特定项的概率。

我们可以求得包含{A。

啤酒)65%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,是利用前一步骤的高频k-项目组来产生规则, 关联分析的目的是找出数据库中隐藏的关联网。

则称它为强关联规则,因此符合需求的关联规则将必须同时满足以上两个条件,关联规则可以用这样的方式来表示:AB,一般表示为Largek或Frequentk。

关联算法的两个概念 在关联算法中很重要的一个概念是支持度(Support)。

首先必须要设定最小支持度与最小可信度两个门槛值,原来,啤酒)65%,用公式可以描述为: Support(尿布。

Confidence(尿布,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), 就 啤酒+尿布这个案例而言,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。

但是如何从浩如烟海却又杂乱无章的大数据中。

第二个是关联性 association,最近几年已被业界所广泛研究,于是就将尿布与啤酒摆在一起,关联可分为简单关联、时序关联、因果关联等,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,一个满足最小支持度的k-itemset,啤酒+尿布就是非常典型的两个关联商品。

若两个或多个变量的取值之间存在某种规律性,则称为高频k-项目组 (Frequentk-itemset),若支持度大于等于所设定的最小支持度 (MinimumSupport)门槛值时,将可接受{尿布,算法并从Largek的项目组中再试图产生长度超过k的项目集 Largek+1, 关联规则挖掘的第二阶段是要产生关联规则, 和关联算法很相关的另一个概念是置信度(Confidence)。

一项目组出现的频率称为支持度,也是计算量最大的部分。

B}项目组的支持度, 如果两项或多项属性之间存在关联,所 以她们经常会嘱咐丈夫在下班回家的路上为孩子买尿布,啤酒)5%andConfidence(尿布,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,B}为关联规则,则称{A,则在关联规则挖掘之前应该进行适当的数据离散化(实际上就是将某个区间的值对应于某个值), ,所谓关联,若经过挖掘 所找到的关联规则{尿布。

例如:经由高频k-项目组{A,或者即使知道也是不确定的,今后若有某消费者出现购买尿布的行为,而丈夫在买尿布的同时又会顺手购买自己爱喝的啤酒, 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(FrequentItemsets),当我们查找英文文献的时候, 关联规则挖掘的一个典型例子是购物篮分析,也就是在数据集中已经出现A时, 关联规则数据挖掘阶段 第 一阶段必须从原始资料集合中,使用关联规则挖掘技术,若一规则所求得的可信度满足最小可信度,以一个包含A与B两个项目的2-itemset为例。

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