关联规则和序列模式
数据挖掘中的关联规则与序列模式挖掘技术
数据挖掘中的关联规则与序列模式挖掘技术随着互联网和大数据技术的发展，数据挖掘技术在各个领域得到了广泛的应用。
其中，关联规则与序列模式挖掘技术是数据挖掘中的两个重要内容。
本文将介绍关联规则与序列模式挖掘技术的基本概念、应用场景以及挖掘方法，以帮助读者更好地理解数据挖掘中的这两种技术。
一、关联规则挖掘技术1.1基本概念关联规则挖掘是一种发现数据集中变量之间相互关联的方法，其目标是找出一组频繁出现在一起的物品或属性。
在关联规则挖掘中，我们可以使用频繁项集和支持度、置信度等指标来描述变量之间的关联规则。
1.2应用场景关联规则挖掘技术在市场营销、交叉销售、协同过滤等领域有着广泛的应用。
例如，在电商平台中，可以利用关联规则挖掘技术来分析用户购买行为，从而推荐相关商品或提供个性化的服务。
在医疗领域，可以利用关联规则挖掘技术来发现疾病之间的关联规律，从而辅助医生提出诊断和治疗方案。
1.3挖掘方法常见的关联规则挖掘方法包括Apriori算法、FP-growth算法等。
Apriori算法是一种基于候选集生成的方法，其基本思想是先找出频繁1项集，然后利用频繁1项集生成频繁2项集，再利用频繁2项集生成频繁3项集，依次类推。
FP-growth算法是一种基于条件模式基与频繁模式树的方法，其基本思想是利用频繁模式树来存储数据集，并通过条件模式基来高效地挖掘频繁项集。
二、序列模式挖掘技术2.1基本概念序列模式挖掘是一种发现数据序列中频繁出现的模式的方法，其目标是找出一组经常出现在一起的事件序列。
在序列模式挖掘中，我们可以使用频繁序列、支持度、长度等指标来描述事件序列之间的模式。
2.2应用场景序列模式挖掘技术在时间序列分析、生产流程优化、网络行为分析等领域有着广泛的应用。
例如，在生产流程中，可以利用序列模式挖掘技术来发现生产线上的优化模式，从而提高生产效率和节约成本。
在网络行为分析中，可以利用序列模式挖掘技术来发现用户在互联网上的行为模式，从而改善用户体验和提供个性化服务。
序列模式挖掘算法的研究与实现
序列模式挖掘算法的研究与实现序列模式挖掘算法是一种可以从历史数据中发现规律的数据挖掘算法。
它能够帮助我们更好地理解历史数据，并有助于决策和预测未来发展趋势。
本文主要就序列模式挖掘算法进行研究和实现。
一、序列模式挖掘算法研究1.算法框架序列模式挖掘算法主要是通过分析已有的历史数据，来发现有意义的模式和规律。
它的基本构成由3个部分组成：首先，收集有关的数据，然后从数据中抽取有用的信息，最后分析这些信息，从中发现规律和模式。
2.关联规则分析使用关联规则分析来发现序列模式的方法是，首先从多个历史序列中获取大量的事务数据，然后将这些数据转换为易于处理的格式，然后运用关联规则分析来发现有意义的模式。
3.簇划分算法簇划分算法是用来发现序列模式的一种方法，主要是通过迭代的方式，将序列进行划分，最终得到的是一系列的相关的序列，然后从中发现有规律的模式。
4.时间强算法时间强算法是一种基于概率的方法，它可以发现序列中模式出现的频率和预测将来出现模式的可能性。
首先，它会分析出每个序列中出现的模式，然后根据每个模式的出现频率，来预测出未来可能会出现的模式。
二、序列模式挖掘算法实现1.数据集序列模式挖掘算法的实现过程包括：数据集的构建、特征抽取、模式挖掘算法的实现、模式的验证和应用。
首先，需要构建一个合适的数据集，以便实现算法。
2.特征抽取特征抽取是模式挖掘所必须的一部分，因其可以帮助更好地将原始数据转换成易于处理的特征，以提高算法的精度。
主要的抽取方法有：基于属性的抽取、基于时间的抽取、基于空间的抽取。
3.模式挖掘算法实现模式挖掘算法是根据特征抽取出来的特征以及数据集来进行实现的，模式挖掘算法的选择可以因为不同的应用场景而有所不同，如果要对历史数据进行分析，则可以使用关联规则分析算法；如果要对频繁模式进行分析，则可以使用簇划分算法；如果要预测未来模式，则可以使用时间强算法。
4.模式的验证和应用模式有可能是噪声造成的，为此，在实际应用时，需要将模式进行验证，以避免错误的应用。
数据分析中的关联规则挖掘和序列模式挖掘
数据分析中的关联规则挖掘和序列模式挖掘数据分析是一个日益重要的领域，在各个行业中被广泛应用。
在数据分析的过程中，关联规则挖掘和序列模式挖掘是两个重要的方法。
本文将分别介绍关联规则挖掘和序列模式挖掘的概念、算法以及应用，并探讨它们在实际问题中的价值和局限性。
一、关联规则挖掘1.概念关联规则挖掘是一种从大规模数据集中发现项集之间有趣关系的技术。
它主要用于发现事物之间的相关性，帮助人们理解数据集中的隐藏模式和规律。
2.算法常见的关联规则挖掘算法有Apriori算法和FP-growth算法。
Apriori算法是一种基于频繁项集的方法，通过迭代生成频繁项集和关联规则。
FP-growth算法则使用了一种更高效的数据结构FP树，可以在不显式生成候选项集的情况下挖掘关联规则。
3.应用关联规则挖掘在市场篮子分析、推荐系统、生物信息学等领域都有广泛的应用。
例如，在市场篮子分析中，关联规则可以帮助店家发现顾客的购买习惯，进而进行商品摆放和促销策略的优化。
二、序列模式挖掘序列模式挖掘是一种从序列数据中发现频繁模式的技术。
序列数据是指按时间顺序记录的事件序列，如购物记录、日志数据等。
序列模式挖掘的目标是找到在序列中频繁出现的模式，以揭示事件之间的关联性和规律。
2.算法常见的序列模式挖掘算法有GSP算法和PrefixSpan算法。
GSP算法是一种基于频繁序列的方法，通过递归地生成频繁子序列和模式。
PrefixSpan算法则利用前缀投影将序列划分为多个较小的子序列，从而减少了搜索空间。
3.应用序列模式挖掘在web点击流分析、用户行为分析、生产过程控制等领域都具有重要意义。
例如，在web点击流分析中，序列模式挖掘可以帮助网站优化用户体验，提高点击率和留存率。
三、关联规则挖掘和序列模式挖掘的比较1.异同点关联规则挖掘和序列模式挖掘都是从大规模数据中挖掘隐藏模式和规律的方法。
它们都可以发现项集之间的关联性，但关联规则挖掘更偏重于静态数据集的挖掘，而序列模式挖掘更适用于动态数据中的模式发现。
随着信息技术的不断发展
随着信息技术的不断发展，人们利用信息技术处理数据的能力大幅度提高，越来越多的数据库被应用于商业管理、生产控制和工程设计等各种领域。
但是，面对不断增加的各种复杂数据，已存在的数据库的查询功能已经不能满足人们的需要，能不能从数据中提取人们所需要的信息和知识是大家越来越关注的问题。
传统的统计技术已面临极大的挑战，集统计学、数据库、知识发现等技术于一身的数据挖掘技术应运而生。
近几年来，数据挖掘技术在零售业、直效行销界、制造业、财务金融保险、通讯业以及医疗服务等领域应用广泛。
一、数据挖掘的基本概念(一)“啤酒尿布”的典型案例在了解数据挖掘的概念之前，我们先来看一个“啤酒尿布”的故事。
故事的主角是沃尔玛这个世界上最大的零售商，在其遍布美国数千家超级市场中，小孩尿布与啤酒居然并排摆放在邻近的货价上一起销售，而且两者销量都还不错。
原来沃尔玛通过建立的数据仓库，分析了原始交易数据，按周期统计产品的销售信息，然后利用数据挖掘工具进行分析和挖掘，结果发现，每逢周末沃尔玛连锁超市啤酒和尿布的销量很大。
进一步调查表明，在美国有孩子的家庭中，太太经常嘱咐她们的丈夫下班后要为孩子买尿布，而丈夫们在买完尿布后又顺手带回了自己爱喝的啤酒，因此啤酒和尿布一起购买的机会是最多的。
之后该店打破常规，将啤酒和尿布的货架放在了一起，使得啤酒和尿布的销量进一步增长。
啤酒和尿布这两者看似毫无关联，但在特定的条件下，它们之间却有密切的关系，这就是数据挖掘技术。
..(二)数据挖掘的概念数据挖掘(Data Mining)就是从海量的原始数据中，找出隐含在其中的、我们事先不知道的、但又是潜在的有意义的知识和信息，从而利用这些知识来指导我们的活动。
从统计学的角度，数据挖掘可以看成是通过计算机对大量的复杂数据的自动探索性分析。
随着信息技术的高速发展，人们积累的数据量急剧增长。
数据挖掘就是为顺应这种需要应运而生发展起来的数据处理技术。
二、零售业应用数据挖掘的背景零售业客户关系管理((Customer Relationship Management。
数据挖掘名词解释
数据挖掘名词解释数据挖掘（Data Mining）是指从大量的复杂、未经组织的数据中，通过使用各种算法和技术来挖掘出有用的、非显而易见的、潜藏在数据中的模式和知识的过程。
以下是对数据挖掘中常用的一些名词的解释：1. 数据预处理（Data Preprocessing）：指在进行数据挖掘之前，对原始数据进行清理、转换、集成和规约等操作，以获得适合挖掘的数据。
2. 特征选择（Feature Selection）：从原始数据中选择对于挖掘目标有意义的特征或属性，用于构建挖掘模型。
特征选择可以提高挖掘模型的准确性、有效性和可解释性。
3. 数据集成（Data Integration）：将不同数据源中的数据集成到一个统一的数据仓库或数据集中，以便进行分析和挖掘。
4. 数据降维（Dimensionality Reduction）：由于原始数据中可能包含大量的特征或属性，而这些特征可能存在冗余或不相关的情况，因此需要对数据进行降维，减少数据中的特征数目，提高挖掘效率和准确性。
5. 模式发现（Pattern Discovery）：通过对数据挖掘算法的应用，从数据中发现隐藏的、有意义的模式，如关联规则、序列模式、聚类模式等。
6. 关联规则挖掘（Association Rule Mining）：从大规模数据集中挖掘出频繁出现的项集和项集之间的关联规则。
关联规则挖掘常用于市场篮子分析、购物推荐、交叉销售等领域。
7. 分类（Classification）：根据已知的样本和样本的标签，训练分类模型，然后用于对未标注样本的分类预测。
分类是数据挖掘中的一项重要任务，常用于客户分类、欺诈检测、垃圾邮件过滤等场景。
8. 聚类（Clustering）：根据数据中的相似性或距离度量，将样本划分为若干个组或簇，使得同组内的样本更加相似，不同组之间的样本差异更大。
聚类可用于市场细分、用户群体划分、图像分析等领域。
9. 时间序列分析（Time Series Analysis）：针对按时间顺序排列的数据，通过挖掘数据中的趋势、周期性、季节性等模式，预测未来的走势和变化。
数据挖掘方法
数据挖掘方法数据挖掘是一种通过从大量数据中发现模式和关联规律来提取有用信息的技术。
数据挖掘方法通过使用各种算法和技术，可以帮助我们在海量的数据集中找到隐藏的知识和洞察力，以支持业务决策和问题解决。
本文将介绍几种常用的数据挖掘方法。
一、关联规则挖掘关联规则挖掘是一种常用的数据挖掘方法，它用于发现数据集中的关联关系。
关联规则挖掘可以帮助我们找到数据中的相关性，并从中发现隐藏的知识。
在关联规则挖掘中，我们首先需要定义一个支持度和置信度的阈值，然后使用Apriori算法或FP-Growth算法等来发现频繁项集和关联规则。
二、分类和预测分类和预测是数据挖掘中的另一种常见方法。
它用于根据已经标记好的数据集来预测未知数据的类别或属性。
常见的分类和预测算法包括决策树、朴素贝叶斯、支持向量机等。
这些算法可以根据已知的特征和标签来构建模型，并将未知数据映射到特定的类别或属性。
三、聚类分析聚类分析是一种将数据集中的对象按照其相似性进行分组的方法。
聚类分析可以帮助我们在没有先验信息的情况下对数据进行探索性分析。
常见的聚类算法包括K均值、层次聚类和密度聚类等。
这些算法可以根据数据之间的相似性将其划分成不同的簇。
四、异常检测异常检测是数据挖掘中的另一个重要方法。
它用于识别数据集中的异常或离群值。
异常检测可以帮助我们发现潜在的问题或异常情况，并采取相应的措施。
常见的异常检测算法包括基于统计学的方法、基于距离的方法和基于聚类的方法等。
五、序列模式挖掘序列模式挖掘是一种挖掘序列数据中频繁模式或关联规则的方法。
序列数据包含了一系列按照时间顺序排列的事件或项。
序列模式挖掘可以帮助我们发现序列数据中的规律和趋势，以支持业务决策和行为分析。
常见的序列模式挖掘算法包括GSP算法和PrefixSpan算法等。
六、回归分析回归分析是一种用于建立和分析变量之间关系的方法。
它可以帮助我们预测一个或多个连续变量的值。
常见的回归分析算法包括线性回归、多项式回归和逻辑回归等。
第九讲 序列规则(sequence Association)
CLEMENTINE 12----SEQUENCE NODESEQUENCE NODESEQUENCE简介序列模式发现指的是一定时间内项目间的共同出现（co-occurrence)，它构建于关联的基本结构上，和关联有些类似，不过在分析和产生规则时把时间的概念加了进去。
Sequence在找出先后发生事物的关系，重点在于分析数据间先后序列关系；关联规则是找出某一事件或数据中会同时出现的状态。
序列模式例子如，“9 个月以前购买奔腾PC 的客户很可能在一个月内订购新的CPU 芯片”。
由于很多商业交易、电传记录、天气数据和生产过程都是时间序列数据，在针对目标市场、客户吸引、气象预报等的数据分析中，序列模式挖掘是很有用途的。
序列模式VS 关联规则问题序列模式挖掘关联规则挖掘数据集序列数据库事务数据库关注点单项间在同一事务内以及事务间的关系单项间在同一事务内的关系SEQUENCE简介序列模式的概念最早是由A g r a w a l和S r i k a n t提出的。
动机：大型连锁超市的交易数据有一系列的用户事务数据库，每一条记录包括用户的I D，事务发生的时间和事务涉及的项目。
如果能在其中挖掘涉及事务间关联关系的模式，即用户几次购买行为间的联系，可以采取更有针对性的营销措施。
SEQUENCE简介ØSequence将顺序分析与在数据研究和预测中使用的群集方法结合在了一起。
顺序群集模型对事物发生次序很敏感。
Ø群集算法还考虑到记录群集中的其他属性，可以开发关联顺序和非顺序信息的模型。
事务数据库实例例：一个事务数据库，一个事务代表一笔交易，一个单项代表交易的商品，单项属性中的数字记录的是商品I D序列数据库一般为了方便处理，需要把数据库转化为序列数据库。
方法是把用户I D相同的记录合并，有时每个事务的发生时间可以忽略，仅保持事务间的偏序关系。
项集(I t e m s e t)是所有在序列数据库出现过的单项组成的集合例：对一个用户购买记录的序列数据库来说，项集包含用户购买的所有商品，一种商品就是一个单项。
时间序列 关联规则
时间序列关联规则
时间序列和关联规则是数据挖掘和数据分析领域的两个重要概念。
时间序列是一系列按照时间顺序排列的数据点，通过对时间序列进行分析可以揭示时间的趋势、周期性和季节性等特征。
时间序列分析可以用于预测未来的值，例如预测股票价格、销售量等。
关联规则是指在数据集中发现项之间的关系或模式。
关联规则分析可以用于描述数据中的关联关系，并可以用于推荐系统和市场篮子分析等场景。
常见的关联规则分析算法有Apriori算法和FP-Growth算法。
时间序列和关联规则的应用场景也有一定的区别。
时间序列常用于金融市场分析、供应链管理、销售预测等领域；关联规则常用于市场篮子分析、推荐系统、用户行为分析等领域。
然而，时间序列和关联规则之间也有联系。
在时间序列中，我们可以通过时间序列分析方法寻找时间上的关联关系；而在关联规则中，我们可以通过考虑时间信息来发现时间上的关联规则。
例如，可以基于时间序列分析的结果，在特定时间段内寻找出现频率高的关联规则。
总之，时间序列和关联规则是数据分析和挖掘领域两个重要的概念，可以互相补充和应用于不同的场景中。
关联规则模型
关联规则模型关联规则模型是数据挖掘领域中非常重要的一个模型，它用于发现数据之间的关联和相互关系。
本文将从以下几个方面对关联规则模型进行阐述：1. 关联规则的定义和性质关联规则是一种形如X→Y的关系，其中X和Y是两个布尔变量，表示X出现时Y也出现的条件概率。
关联规则具有以下性质：支持度（Support）：表示在所有数据中同时满足X和Y的频率。
置信度（Confidence）：表示在满足X的数据中，出现Y的概率。
2. 关联规则的度量标准支持度（Support）：表示在所有数据中同时满足X和Y的频率。
支持度越高，表示关联规则在数据中出现的频率越高。
置信度（Confidence）：表示在满足X的数据中，出现Y的概率。
置信度越高，表示当X出现时，Y出现的可能性越大。
提升度（Lift）：表示关联规则X→Y与X和Y独立时的比较结果。
如果提升度大于1，表示X和Y之间存在正相关关系；如果提升度小于1，表示X和Y之间存在负相关关系。
3. 关联规则的挖掘算法FP-tree算法：该算法将频繁项集按照支持度进行排序，并构建FP 树，然后通过挖掘FP树来生成关联规则。
FP-tree算法可以有效地处理大规模数据集。
AP-tree算法：该算法对FP-tree算法进行了改进，通过构建AP 树来挖掘频繁项集和关联规则。
AP-tree算法可以处理更复杂的关联规则。
4. 关联规则的生成方法基于规则库的方法：该方法通过已有的规则库来生成新的关联规则。
规则库可以是用户自定义的，也可以是通过挖掘数据生成的。
基于规则库的方法可以快速地生成大量关联规则。
基于机器学习的方法：该方法通过机器学习算法来生成关联规则。
常用的机器学习算法包括决策树、神经网络等。
基于机器学习的方法可以从数据中自动发现有用的关联规则。
5. 关联规则的评价方法准确率（Precision）：表示预测正确的样本数占总样本数的比例。
准确率越高，表示预测结果越准确。
召回率（Recall）：表示预测正确的正样本数占所有正样本数的比例。
关联关系分类方法
关联关系分类方法1.频繁项集挖掘（FrequentItemsetMining）：频繁项集挖掘是一种用于发现数据中频繁出现的项集的方法。
它通过计算项集在数据中的支持度（Support）来确定频繁项集，从而揭示数据中的关联关系。
常用的算法包括Apriori算法和FPgrowth算法。
2.关联规则挖掘（AssociationRuleMining）：关联规则挖掘是在频繁项集的基础上，进一步发现项集之间的关联规则。
关联规则通常采用“如果...那么...”的形式表示，如“A>B”，表示如果出现项集A，则很有可能出现项集B。
通过计算关联规则的置信度（Confidence）和支持度，可以评估关联规则的可靠性和重要性。
常用的算法包括Apriori和FPgrowth算法。
3.图模式挖掘（GraphPatternMining）：图模式挖掘是一种在图数据中发现模式和关联关系的方法。
图模式挖掘可以用于分析各种类型的图数据，如社交网络、生物网络等。
常用的算法包括GSpan和Subdue算法。
4.序列模式挖掘（SequentialPatternMining）：序列模式挖掘是一种用于挖掘序列数据中的模式和关联关系的方法。
序列模式挖掘可以用于分析各种类型的序列数据，如日志数据、时间序列数据等。
常用的算法包括SPADE和GSP算法。
5.时间序列关联性分析（TimeSeriesAssociationAnalysis）：时间序列关联性分析是一种通过分析时间序列数据中的关联关系来预测未来趋势和做出决策的方法。
常用的方法包括自回归模型（AR）、移动平均模型（MA）、自回归移动平均模型（ARMA）和自回归积分移动平均模型（ARIMA）等。
关联规则和序列模式
关联规则和序列模式关联规则（（Association Rule）1关联规则并发关系（occurrence Relationships）也称之为关联。
首次有Agrawal于1993提出，发表论文Mining Association Rules between Sets of Items in Large Databases。
经典应用是购物篮（Market Basket）数据分析。
2符号定义假设I={i1，i2,……，i m}是一个项目集合，T=(t1,t2,……,t n)是一个数据库事务集合，其中每个事务t i是一个项目集合，并满足t i⊆I。
那么一个关联规则是一个如下形式的蕴涵关系：X Y，其中X⊂I，Y⊂I，X I Y= ∅X（或Y）是一个项目的集合，称作相机，并称X为前件，Y为后件。
支持度：规则X Y的支持度是指T中包含X U Y的事务的百分比。
置信度：规则X Y的置信度是指既包含了X又包含了Y的事务的数量占所有包含了X的事务的百分比。
3Apriori算法3.1主要步骤Step1 生成所有频繁项目集。
由最小支持度决定。
Step2 从频繁项目集生成多有可信关联关系。
由最小置信度决定。
3.2主要原理1）如果一个项是，频繁的，则它的所有子集也一定是频繁的。
相反，如果一个项集是非频繁的，则它的所有超集也一定是非频繁的。
2）如果规则X Y – X 不满足置信度阈值，则形如X sub Y – X sub的规则也一定不满足置信度阈值，其中X sub是X的子集。
3.3例子3.3.1产生频繁项集图1 产生频繁项集1）假设最小支持度为2。
2）2-项集生成3-项集的时候，可以采取由1-项集与2-项集产生，也可采用2-项集自身产生。
3）产生的3-项集有{2 3 5}{1 2 3}{1 2 5}，但是剪枝后得到{2 3 5}。
因为{1 2 3}的子项{1 2}不包含于L 2，{1 2 5}的子项{1 2}不包含于L 2。
数据挖掘中的时序数据挖掘方法
数据挖掘中的时序数据挖掘方法数据挖掘是一项利用计算机技术从大量数据中提取有用信息的过程。
在数据挖掘的领域中，时序数据挖掘方法是一种重要的技术，它能够对时间序列数据进行分析和预测，从而帮助我们了解数据的趋势和模式。
时序数据是按照时间顺序排列的数据，例如股票价格、气温变化、交通流量等。
时序数据挖掘方法的目标是通过对这些数据的分析，揭示出数据背后的规律和趋势。
下面将介绍几种常见的时序数据挖掘方法。
首先，时间序列预测是时序数据挖掘中的重要任务之一。
它通过对历史数据的分析，预测未来一段时间内的数值变化。
常见的时间序列预测方法包括自回归移动平均模型（ARMA）、自回归积分移动平均模型（ARIMA）和指数平滑法等。
这些方法基于历史数据的模式和趋势进行预测，可以应用于股票市场的预测、气象预报等领域。
其次，时间序列聚类是将相似的时序数据归为一类的方法。
通过对时间序列数据的相似性度量，可以将数据划分为不同的类别。
常用的时间序列聚类方法包括k-means聚类算法和基于密度的聚类算法。
这些方法可以帮助我们对大量的时序数据进行分类和分组，从而更好地理解数据的结构和特征。
另外，时间序列关联规则挖掘是一种挖掘时序数据中关联规则的方法。
关联规则是指数据中的项之间存在的关联关系，例如购物篮分析中的“如果购买了牛奶，则很可能购买面包”。
时间序列关联规则挖掘可以帮助我们发现时序数据中的关联关系，从而可以进行更精准的预测和推荐。
常用的时间序列关联规则挖掘方法包括序列模式挖掘和频繁模式挖掘等。
此外，时间序列异常检测是一种用于检测异常值的方法。
在时序数据中，异常值往往表示数据中的异常事件或错误。
通过对时序数据的分析和建模，可以识别出异常值并进行处理。
常见的时间序列异常检测方法包括基于统计的方法和基于机器学习的方法。
这些方法可以帮助我们发现数据中的异常情况，从而及时采取措施进行调整和修正。
综上所述，时序数据挖掘方法在大数据时代具有重要的应用价值。
面向Web的数据挖掘技术
面向Ｗｅｂ的数据挖掘技术[摘要] 随着internet的发展，web数据挖掘有着越来越广泛的应用,web数据挖掘是数据挖掘技术在web信息集合上的应用。
本文阐述了web数据挖掘的定义、特点和分类，并对web数据挖掘中使用的技术及应用前景进行了探讨。
[关键词] 数据挖掘web挖掘路径分析电子商务一、引言近年来，数据挖掘引起了信息产业界的极大关注，其主要原因是存在大量数据，可以广泛使用，并且迫切需要将这些数据转换成有用的信息和知识。
数据挖掘是面向发现的数据分析技术，通过对大型的数据集进行探查。
可以发现有用的知识，从而为决策支持提供有力的依据。
web目前已成为信息发布、交互和获取的主要工具,它是一个巨大的、分布广泛的、全球性的信息服务中心。
它涉及新闻、广告、消费信息、金融管理、教育、政府、电子商务和其他许多信息服务。
面向web的数据挖掘就是利用数据挖掘技术从web文档及web服务中自动发现并提取人们感兴趣的、潜在的有用模型或隐藏的信息。
二、概述1.数据挖掘的基本概念数据挖掘是从存放在数据库、数据仓库、电子表格或其他信息库中的大量数据中挖掘有趣知识的过程。
数据挖掘基于的数据库类型主要有: 关系型数据库、面向对象数据库、事务数据库、演绎数据库、时态数据库、多媒体数据库、主动数据库、空间数据库、遗留数据库、异质数据库、文本型、internet 信息库以及新兴的数据仓库等。
2.web数据挖掘web上有少量的数据信息，相对传统的数据库的数据结构性很强，即其中的数据为完全结构化的数据。
web上的数据最大特点就是半结构化。
所谓半结构化是相对于完全结构化的传统数据库的数据而言。
由于web的开放性、动态性与异构性等固有特点，要从这些分散的、异构的、没有统一管理的海量数据中快速、准确地获取信息也成为web挖掘所要解决的一个难点，也使得用于web的挖掘技术不能照搬用于数据库的挖掘技术。
因此，开发新的web挖掘技术以及对web文档进行预处理以得到关于文档的特征表示，便成为web挖掘的重点。
基于关联规则和序列模式挖掘的客户行为模型
推 送 机 制 ，有 效 地提 高客 户 网上 交 易实 时行 情 的 响应 速 度 。
关键词：关联规则；序列模式；Ｍａｋ ｖ ｒｏ
中图分类号 ：Ｔ ３ １ １ Ｐ １． １
文献标识码 ：Ａ １ 使 用 Ａｐｉ ｉ － ３ ｒ ｒ 算法候选 项集找频繁项 集 ｏ Ａｐ ｏ 算法作 为经 典的频繁项 目集生成算法 ，在数据 ｉｉ ｆｆ 挖掘 中具有里程碑 的作用 。 但是 随着研 究的深入 ， 在挖掘实
践 中 Ａ ｆ ｆ暴露 出二个致命 的性 能瓶颈 。 ｐｏ ｉｉ （） １多次扫描事务数据库，需要很大的 Ｉ ／ Ｏ负载 。 （） ２可能产生庞大的候选集。 在程序调试运行实践 中， 经过观察和研究发现 ， 上述瓶
颈 问题 通 过 最 小 支 持 度 的数 值 变 化 体 现 出来 ，如 表 １ 示 。 所
表 １最 小支 持度 对挖 掘性 能 的影 响 最 小支持 度
２ ％ Ｏ
０ 引言
由于网上交易的发展 ， 证券公司 已经收集存储 了大量的
交易数据 。如果对 这些历史交易数据进行 分析， 可对投 资者
的交易行为提供 极有 价值 的信 息。例如，可 以分析某一地区 投 资群 体的特征 ，从而规划该地 区的市场服务策略 。因此 ， 从 交易数据 中发现关联规则并 以此为基础挖掘 出序列模式 ，
足 的最 小支 持 度 ， 表 示 了 一 组 物 品 集 在 统 计 意 义 上 的 需 满 它
序列模 式挖掘 指从序 列数据库 中发现蕴含 的具有次序 的数据模式ｌ， ４Ｊ ＇。
项集是 由项组成 的一个非空集合 。 一个序列是项集 的有 序 表 。一 个 序 列 的长 度 是 它 所 包 含 的项 集 。具有 ｋ长 度 的 序 列称为 ｋ序列 。在一组序列 中，如果某序列 不包含在任 － 何其他序列 中，则称 是该组中的最长序列 。给 定序列 Ｓ ， 序 列 数 据 库 Ｄ 序 列 Ｓ的 支 持 度 是 指 Ｓ在 Ｄ 中相 对 于 整 ， 个数据库 元组而言所包含序 列 Ｓ的元组 出现的百分 比。 支持
关联规则概念
关联规则概念
关联规则是一种在大型数据集中寻找有趣关系的方法，它可以用来发现数据集中的关联模式。
关联规则通常用于市场篮子分析、推荐系统、数据挖掘等领域。
关联规则可以分为两类：前向关联规则和后向关联规则。
前向关联规则是指从数据集中的一个子集出发，寻找与其相关联的其他子集，从而发现数据集中的关联模式。
后向关联规则则是从数据集中的某个子集出发，寻找与其相关联的其他子集，同样也是为了发现数据集中的关联模式。
关联规则的基本思想是，如果一个物品的购买与另一个物品的购买同时发生，那么这两个物品之间就存在关联。
因此，关联规则可以用来发现物品之间的关联关系，进而发现购买模式和购买趋势，从而为商家提供有价值的信息。
关联规则可以通过频繁项集和关联规则挖掘算法来实现。
频繁项集是指在数据集中同时出现的一组物品，而关联规则挖掘算法则是通过对频繁项集进行分析和挖掘，发现其中的关联规则。
常见的关联规则挖掘算法包括Apriori算法、FP-Growth算法、Eclat算法等。
数据挖掘常见分析方法
数据挖掘常见分析方法数据挖掘是一种用于发现模式、关联、规则和趋势的数据分析方法。
通过数据挖掘，人们可以从大规模数据集中提取有价值的信息和知识，以帮助做出决策和预测未来的趋势。
在数据挖掘领域，有许多常见的数据分析方法和技术。
下面我们将介绍其中一些常见的方法。
1. 聚类分析(Clustering Analysis)：聚类分析是一种将数据集中的对象分成相似的组或簇的方法。
聚类分析广泛应用于市场细分、图像分析、文档分类等领域。
2. 关联规则挖掘(Association Rule Mining)：关联规则挖掘是一种寻找数据集中项目之间频繁出现关系的方法。
这种方法通常用于购物篮分析、市场营销等领域，可以帮助发现产品之间的关联性。
4. 回归分析(Regression Analysis)：回归分析是一种用于建立自变量与因变量之间关系的模型的方法。
通过回归分析，可以预测因变量的数值。
回归分析广泛应用于销售预测、股票价格预测等领域。
5. 序列模式挖掘(Sequential Pattern Mining)：序列模式挖掘是一种发现数据集中序列模式的方法。
这种方法通常用于分析时间序列数据，如网页浏览记录、DNA序列等。
6. 异常检测(Anomaly Detection)：异常检测是一种识别与正常模式不同的数据点的方法。
这种方法广泛应用于金融欺诈检测、网络安全等领域。
7. 文本挖掘(Text Mining)：文本挖掘是一种从大规模文本数据中发现有价值信息的方法。
通过文本挖掘，可以提取关键词、主题、情感等信息，用于舆情分析、情感分析等领域。
除了上述方法外，还有一些其他常见的数据挖掘方法，如决策树、神经网络、支持向量机等。
这些方法在不同场景和问题中有不同的应用。
总结起来，数据挖掘常见的分析方法包括聚类分析、关联规则挖掘、分类、回归分析、序列模式挖掘、异常检测和文本挖掘等。
这些方法可以帮助人们从大规模数据中提取有价值的信息和知识，以支持决策和预测未来的趋势。
关联分析
关联规则度量
期望 可信度 改善度
兴趣度？
描 (描置述述信X了的度对出－于现支关对持联度Y的规)出/则现 影 M（a响xX{多置==大信> ，度Y）是，在支置没持信有度任}与 期 一何望 条条可 规件信 则影度 的响的 兴时比 趣，值度Y在。大所于 0有，交实易际P中(利Y出|用X现)价/P的值(Y频越) 率大有 ；多小大于。0即则没实有际X利的用作价用 值下越，小Y本。身的支持度。
剪枝： {I1,I2,I3}的2-项子集是{I1,I2}, {I1,I3}和 {I2,I3}。 {I1,I2,I3}的所有2-项子集都是L2的元素。 因此，保留{I1,I2,I3}在C3中。
{I2,I3,I5}的2-项子集是{I2,I3}, {I2,I5}和 {I3,I5}。 {I3,I5}不是L2的元素，因而不是频繁的。 因此，由C3中删除{I2,I3,I5}。
2
4
{I2,I3} {I2,I3} {I2,I3} {I2,I3}
3
2
{I2,I4}{ I2,I4}
4 2
{I2,I5} {I2,I5}
5
4
{I1,I2} {I1,I2} {I1,I2} {I1,I2}
6
4
{I1,I3} {I1,I3} {I1,I3} {I1,I3}
候选2项集的散列表
频繁项集产生强关联规则
剪枝后C3＝ {{I1,I2,I3}, {I1,I2,I5}}。
对每个交易，使用subset函数找出交易 中是候选的所有子集，并对每个这样的 候选累加计数，所有满足最小支持度的
候选形成频繁项集L。
C3
扫描D，对每 个候选计数
关联规则
支持阈值 50% 置信阈值 50%
大项集 支持度
{A}
75%
{B}
50%
{C}
50%
规则 A C:
{A,C}
50%
support = support({A, C}) = 50%
confidence = support({A, C})/support({A}) = 66.6%
规则 C A:
support = support({A, C}) = 50%
buys(x, “SQLServer”) ^ buys(x, “DMBook”)
buys(x, “DBMiner”) [0.2%, 60%]
在关联规则挖掘中加入数量信息以及其它的交易 信息(如商品的单价、一次购买的数量和总价等)， 得到的规则称为数值型关联规则;也可将关联规则 扩展到关系数据库中，表示属性值之间的关联关 系。 age(x, “30..39”) ^ income(x, “42..48K”) buys(x,
2020/10/10
决策量化技术
3
什么是关联规则？
关联规则：描述数据库中各数据项之间存在的潜在关系，形式为
X Y，其中X I，Y I，且X Y=，X称为规则头(antecedent)， Y称为规则尾(consequent)。
项集之间的关联表示如果X出现在一条交易中，那么Y在这条交 易中同时出现的可能性比较高。
事先给定一个minsup（或s），如果项集X的支持数 X.supminsup（或项集X的支持度Pr(X)s），则X称为 大项集(large itemset) 或者频繁项集(frequent itemset)。
2020/10/10
决策量化技术
7
例子
关联规则
关联规则度量
期望 可信度 改善度
兴趣度？
( 置信度－支持度 )/ 描述 X的出现对Y的出现 描述了对于关联规则 Max{ } （X 置信度，支持度 ==> Y）在没有任 影响多大，是置信度与 何条件影响时，Y在所 一条规则的兴趣度大于 期望可信度的比值。 有交易中出现的频率有 0 ，实际利用价值越大 P(Y|X)/P(Y) 多大。即没有 X的作用 ；小于 0则实际利用价 下，Y本身的支持度。 值越小。
表1 交易数据库D
找出频繁项集－－Apriori算法
例：最小支持度阈值 为2
C1
项集 ｛I1｝ ｛I2｝ ｛I3｝ ｛I4｝ ｛I5｝
扫描D，对每 个候选计数
支持度 计数 6 7 6 2 2
L1
比较候选支持 度计数与最小 支持度计数
项集 ｛I1｝ ｛I2｝ ｛I3｝ ｛I4｝ ｛I5｝
支持度 计数 6 7 6 2 2
Apriori算法详述
• 输入：交易数据库D；最小支持度阈值min_sup。 • 输出：D中的频繁项集L。 • 方法：
• (1) 找频繁项集1-项集; • (2) apriori_gen(Lk-1,min_sup) 函 数 做 两 个 动作：连接和剪枝。用于在第k-1次遍历中生 成的Lk-1生成Ck • (3) 由Ck生成Lk
关
联
报告人：熊
赟
内容概要
基本概念
Apriori算法 FP-Growth算法
关联规则分类
其他
第3章
关
联
3.1 3.2 3.3 3.4
基本概念 原 理 核心算法 其 他
基 本 概 念
自然界中某种事物发生时其他事物也会发生
的这样一种联系称之为关联。 反映事件之间依赖或关联的知识称为关联型 知识（又称依赖关系）。 (?)
关于逻辑挖掘方法的深度贴
关于逻辑挖掘方法的深度贴
逻辑挖掘是指从大量的数据中，自动发现各种逻辑关系和规律性的方法。
其主要目标是从海量数据中挖掘隐藏在其中的价值，并为业务或决策提供更准确的信息。
逻辑挖掘方法可以分为两大类：基于分类的方法和基于聚类的方法。
基于分类的方法是通过对已有数据进行标记，将数据归入不同的类别，然后利用训练数据中发现的规律去分类新的数据。
它的核心思想是找到许多已知类别的样本集，并对这些样本进行学习，建立一个分类模型。
常见的分类方法有决策树、朴素贝叶斯和支持向量机等。
基于聚类的方法则是将数据按照相似性划分为若干个类别。
聚类是一种无监督学习的方法，因为其不需要事先标记数据分类，而是通过对数据的相似性或距离进行度量，来对数据进行分组。
常见的聚类方法包括K-means、层次聚类和密度聚类等。
除了基于分类和聚类的方法之外，还有其他一些逻辑挖掘方法，比如关联规则挖掘、序列模式挖掘和异常检测等。
关联规则挖掘是指在数据集中发现频繁出现的项集，进而推导出各项集之间的关系和规律。
这种方法通常被用来发现各种商品之间的关联性，并支持市场定位和推荐系统。
序列模式挖掘是指发现数据中频繁出现的序列模式，这些序列模式可以是时间序列、空间序列或其他类型的序列。
这种方法通常被用来分析时间序列数据，如预测销售量或交通流量。
异常检测是一个广泛应用于各个领域的逻辑挖掘方法，其目的是发现与其他数据观测值不同的异常点，并在相关领域中产生有效结果。
这种方法通常被用来检测金融欺诈、网络入侵和医疗保健等方面的异常事件。
总的来说，逻辑挖掘方法以其高效、准确的特点，被广泛应用于商业、金融、医疗保健等各个领域。
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关联规则和序列模式
关联规则（（Association Rule）
1关联规则
并发关系（occurrence Relationships）也称之为关联。
首次有Agrawal于1993提出，发表论文Mining Association Rules between Sets of Items in Large Databases。
经典应用是购物篮（Market Basket）数据分析。
2符号定义
假设I={i1，i2,……，i m}是一个项目集合，T=(t1,t2,……,t n)是一个数据库事务集合，其中每个事务t i是一个项目集合，并满足t i⊆I。
那么一个关联规则是一个如下形式的蕴涵关系：
X Y，其中X⊂I，Y⊂I，X I Y= ∅
X（或Y）是一个项目的集合，称作相机，并称X为前件，Y为后件。
支持度：规则X Y的支持度是指T中包含X U Y的事务的百分比。
置信度：规则X Y的置信度是指既包含了X又包含了Y的事务的数量占所有包含了X的事务的百分比。
3Apriori算法
3.1主要步骤
Step1 生成所有频繁项目集。
由最小支持度决定。
Step2 从频繁项目集生成多有可信关联关系。
由最小置信度决定。
3.2主要原理
1）如果一个项是，频繁的，则它的所有子集也一定是频繁的。
相反，如果一个项集是非频繁的，则它的所有超集也一定是非频繁的。
2）如果规则X Y – X 不满足置信度阈值，则形如X sub Y – X sub的规则也一定不满足置信度阈值，其中X sub是X的子集。
3.3例子
3.3.1产生频繁项集
图1 产生频繁项集
1）假设最小支持度为2。
2）2-项集生成3-项集的时候，可以采取由1-项集与2-项集产生，也可采用2-项集自身产生。
3）产生的3-项集有{2 3 5}{1 2 3}{1 2 5}，但是剪枝后得到{2 3 5}。
因为{1 2 3}的子项{1 2}不包含于L 2，{1 2 5}的子项{1 2}不包含于L 2。
3.3.2产生关联规则
图2 产生关联规则
1） 产生规则{2 3 5}之后，可以利用原理2进行推理产生后续的关联规则。
4序列模式
关联规则挖掘不考虑事务间的顺序，序列模式挖掘注重事务间的顺序。
主要应用：在web 使用挖掘中，从用户浏览网页的顺序中挖掘网站的浏览模式；在文本挖掘中，格局词在句子中的顺序挖掘语言模式。
5符号定义
对于两个序列s 1=<a 1 a 2,…,a r >和s 2=<b 1b 2,…,b v >，如果存在整数1<=j 1<j 2<<j r-1<=v 使得a 1⊆b j1，a 2⊆b j2，…，a r ⊆b jr ，则称s1为s2的子序列。
例如，序列s1=<{6}{3,7}{9}{4,5,8}{3,8}>包含序列s2=<{3}{4,5}{8}>。
因为{3}⊆{3,7}，{4,5}⊆{4,5,8}，{8}⊆{3,8}。
然而<{3}{8}>和<{3,8}>并不相互包含。
序列s2的基数为3，长度为4。
6例子
图3 序列模式挖掘过程 7GSP 算法(待续待续。
)。