人工智能教程 - 專業選修課程4.3.11 - 複雜結構數據挖掘 3.關聯規則,頻繁項集

關聯規則探索

目標：確定同時購買的幾樣物品

方法：處理通過以下渠道收集的銷售數據

• 條形碼掃描儀以查找依賴關係

經典法則：

• 如果有人購買尿布和牛奶，那麼他/她就可能買啤酒
• 如果在尿布旁邊發現六包，不要感到驚訝！
  

定義

頻繁項集 frequent itemsets
關聯規則 Association rules:：信心，支持，興趣

用於查找頻繁項集 frequent itemsets的算法

尋找頻繁的對 Finding frequent pairs

• A-Priori算法
• PCY算法
  
  爲了減少規則數量，我們可以 對它們進行後處理，僅輸出：
• 最大頻繁項集： Maximal frequent itemsets:
  沒有立即的超集是頻繁的
  • 提供更多修剪 pruning

或者

• 封閉項目集：
  沒有立即超集具有相同的支持（> 0）
  • 不僅存儲頻繁的信息，而且存儲準確的信息
    支持/計數

對於許多頻繁項集算法，主內存main-memory是關鍵資源

• 閱讀籃子時，我們需要數數，例如，成對物品的出現
• 我們可以計算的不同事物的數量受主內存限制
• 交換數進/出是一場災難

頻繁對的兩種方式