数据挖掘中关联规则挖掘的应用研究
关联规则在数据挖掘中的应用
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目录
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CONTENTS
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引言 关联规则的定义 关联规则的挖掘过程 关联规则在数据挖掘中的应用
结论
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引言
引言
关联规则是数据挖掘中的一种重要技术，主要 用于发现数据集中变量之间的有趣关系，如购
物篮分析中经常一起购买的商品组合
关联规则可以揭示数据集中变量之间的潜在关 联，从而帮助企业更好地理解客户需求、优化
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结论
结论
关联规则在数据挖掘中 具有广泛的应用前景， 可以帮助企业更好地理 解客户需求、优化产品 组合、提高销售策略等
然而，关联规则挖掘也 存在一些挑战，如处理 大规模数据、处理高维 数据等
未来，随着技术的不断 发展，相信关联规则挖 掘将会在更多领域发挥 重要作用
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谢谢观看
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关联规则的挖掘过 程
关联规则的挖掘过程
关联规则的挖掘过程 通常包括以下步骤
关联规则的挖掘过程
数据准备
首先需要对数据进行预处理，包括数据清洗、数据转换等， 以便为后续的关联规则挖掘提供合适的数据格式和结构
关联规则生成
基于频繁项集，可以生成关联规则。这些规则可以表示为“如 果购买商品A，则购买商品B”的形式
商品或服务
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金融欺诈检测
在金融领域，关联规 则可以用于检测欺诈 行为。通过对客户的 交易记录进行分析， 可以发现异常的交易 组合或模式，从而及
时发现欺诈行为
04
医疗诊断
在医疗领域，关联规 则可以用于辅助诊断。 通过对患者的症状和 病史进行分析，可以 发现疾病之间的关联 关系，从而为医生提
数据挖掘中的关联规则挖掘分析
数据挖掘中的关联规则挖掘分析数据挖掘是指从大量数据中自动地发掘出有价值的信息和知识的过程。
而关联规则挖掘分析则是数据挖掘的一个重要技术，它旨在找出数据集中多个元素之间的关系规律，通常通过寻找事务之间普遍存在的共现性来实现。
举个例子，关联规则挖掘可以用于超市购物行为的分析，寻找顾客购物时的购买模式，比如经常购买牛奶的顾客也可能购买面包。
关联规则通常包含两个部分：前件（antecedent）和后件（consequent），其中前件是关联规则中的条件，后件则是关联规则中的结论。
关联规则的形式通常为：{A, B} → C，其中 {A, B} 是前件，C 是后件，→ 表示“推导”或“条件成立时”的意思。
在实际应用中，关联规则挖掘可以帮助分析人员了解所研究数据集中的多种关系，从而为他们的后续工作提供一些有价值的洞见。
例如，它可以帮助超市指导员制定更有效的促销策略，或者帮助医生预测疾病的发生率等等。
现在，我们来简单介绍一下关联规则挖掘分析的算法和流程。
算法流程:1. 收集数据在进行关联规则挖掘分析之前，我们首先需要收集相关数据。
在数据挖掘领域，不同类型的数据集有着不同的采集方式，它们可以是来自各行业的交易、企业业务数据或社交媒体数据等。
2. 数据预处理在收集到数据后，我们需要对其进行预处理，以确保数据清洁、规范和可用。
这一阶段包括数据清理、数据集成、数据转换和数据规约等等。
3. 挖掘频繁项集在数据预处理后，我们需要进行数据挖掘的核心任务——挖掘频繁项集。
其实，支持度（support）是频繁项集挖掘中最重要的一项指标，用于测量数据集中交易或项集之间的关系强度。
如果一个项目集的支持度高于预设的最小支持度，那么该项目集就是频繁的。
4. 构建关联规则挖掘出频繁项集后，我们可以利用它们来构建关联规则。
在这一阶段，我们需要通过计算关联规则的置信度来确定我们挖掘到的关规则是否是强规则。
置信度表示在前件条件下后件条件成立的概率。
数据挖掘中关联规则挖掘方法的研究及应用的开题报告
数据挖掘中关联规则挖掘方法的研究及应用的开题报告1. 研究背景和意义数据挖掘是指从数据中发现规律性信息的一种技术方法，而关联规则挖掘则是数据挖掘中的一种重要技术之一。
关联规则挖掘可以在大规模数据集中挖掘出项集之间的频繁关系，从而提供一些潜在的商业决策建议。
随着大数据时代的到来，关联规则挖掘在应用中发挥着越来越重要的作用，例如在市场营销领域、新闻推荐系统中都有广泛的应用。
本论文将深入研究关联规则挖掘方法，尤其是针对频繁模式挖掘、关联规则的发现和剪枝等关键技术进行研究和探讨，并结合实际应用探索关联规则挖掘的应用价值和实用性。
2. 主要研究内容和方法本论文主要研究内容包括：(1) 关联规则挖掘的概念和基本算法；(2) 关联规则挖掘中的频繁模式挖掘技术；(3) 关联规则的挖掘和剪枝技术；(4) 关联规则挖掘的应用实例分析。
该研究采用文献综述和案例分析，并结合现有的相关算法和工具对关联规则挖掘进行实验分析。
3. 预期目标及预期结果通过本研究预计达到以下目标：(1) 掌握关联规则挖掘的基础理论和核心算法；(2) 实现常用算法和工具，并进行实验分析；(3) 探究关联规则挖掘在实际应用中的价值和意义。
预期结果如下：(1) 系统性的关联规则挖掘研究成果，形成一套完整的理论框架；(2) 实现并验证算法的正确性和可行性；(3) 揭示关联规则挖掘对商业决策的贡献。
4. 论文创新点本论文具有以下几个创新点：(1) 对关联规则挖掘的方法和应用进行深入研究；(2) 结合实际案例分析探讨关联规则挖掘的应用价值；(3) 为相关领域的研究提供参考和借鉴。
5. 参考文献[1] Agrawal, R., & Srikant, R. (1994). Fast algorithms for mining association rules in large databases. In Proceedings of the 20th International Conference on Very Large Data Bases, VLDB, Santiago, Chile (pp. 487-499).[2] Han, J., Pei, J., & Yin, Y. (2000). Mining frequent patterns without candidate generation. In Proceedings of the 2000 ACM SIGMOD International Conference on Management of Data (pp. 1-12).[3] Tan, P., Steinbach, M., & Kumar, V. (2006). Introduction to Data Mining. Pearson Education.[4] Zhang, Y., & Li, Y. (2004). A survey on frequent pattern mining. Journal of Software, 15(6), 873-881.。
数据挖掘中的关联规则分析
数据挖掘中的关联规则分析数据挖掘是一种可用于科学、企业和社会等各个领域的分析工具，它可以帮助人们从大量数据中发现隐藏的模式和关联，进而提供预测和决策支持。
在数据挖掘中，关联规则分析是一种基本的技术手段，它可以帮助人们从数据中发现物品之间的相关性，进而为商业决策和市场营销提供支持。
本文将深入探讨数据挖掘中的关联规则分析技术，并介绍其在实际应用中的作用和优势。
一、什么是关联规则分析关联规则分析是一种从数据集合中挖掘出项之间相关性的方法。
在关联规则分析中，项是指数据集合中的元素，如商品、服务、用户等。
关联规则指的是一种表达式，描述了项之间的相互依赖关系。
例如，“购买牛奶->购买面包”，“购买啤酒->购买尿布”都是关联规则。
其中，->表示两个项之间的关系，如购买牛奶导致了购买面包。
在关联规则中，支持度和置信度是两个基本概念。
支持度指的是特定规则出现的频率，而置信度则指的是规则中推断项的可靠程度。
通过设定规则的支持度和置信度，可以将数据集合中的项划分为不同的组别，进而提供商业决策和市场营销的支持。
二、关联规则分析的应用场景关联规则分析可以用于各种领域，如商业、制造业、医疗保健、政府和社会等。
在商业领域中，关联规则分析被广泛应用于市场营销和推荐系统。
例如，在一个日用品店中，通过关联规则分析，店主可以了解到哪些商品之间存在关联性，进而安排这些商品的展示位置，以吸引消费者的注意力。
同时，店主也可以根据这些关联规则来制定折扣和促销活动，吸引更多的消费者。
在制造业中，关联规则分析可以帮助生产制造者更好地理解其生产线中物资之间的依赖关系，进而提高生产效率。
例如，在汽车制造工厂中，通过关联规则分析，制造者可以发现哪些零部件之间存在相关性，并根据这些相关性来规划零部件的库存和生产数量，以提高整个工厂的生产效率。
在医疗保健领域，关联规则分析可以用于疾病和药物的推荐。
例如，在一家医院中，通过关联规则分析，医生可以了解到哪些疾病之间存在相关性，进而推荐更有效的药物治疗方案，提高患者的治疗效果。
基于关联规则的数据挖掘算法及其应用的开题报告
基于关联规则的数据挖掘算法及其应用的开题报告一、选题背景和意义：随着互联网时代的到来，数据量不断增长，信息爆炸的问题愈发突出。
为了从数据中挖掘出有用的知识，需要用到数据挖掘技术。
关联规则挖掘算法是数据挖掘中一项重要的技术之一，主要用于发现数据集中的关联项和频繁项集，以支持决策和预测。
随着数据量和数据类型的不断增加，关联规则算法也面临着越来越大的挑战。
本文选取基于关联规则的数据挖掘算法及其应用作为研究对象，旨在深入了解关联规则挖掘算法的原理和特点，以及相关的应用场景。
该研究将有助于提高数据挖掘技术在实际应用中的效率和准确性，为企业和机构提供更准确的决策支持。
二、研究内容和方法：1. 研究背景和意义：重点介绍数据挖掘技术在互联网时代的应用和发展趋势，分析关联规则挖掘算法在数据挖掘中的重要性和应用场景。
2. 关联规则挖掘算法：介绍Apriori算法和FP-Growth算法等关联规则挖掘算法的原理和特点，并比较各算法之间的优缺点。
3. 应用案例分析：以电子商务领域为例，通过实际的数据挖掘案例，探讨关联规则挖掘算法的应用方法和效果，并评估算法的准确性和效率。
4. 研究总结和展望：总结关联规则挖掘算法的特点和应用价值，探讨其未来在数据挖掘领域的发展方向和趋势。
三、预期成果：本研究的预期成果为：1. 对关联规则挖掘算法的原理和特点进行深入探讨，比较各算法之间的优缺点。
2. 经过应用案例分析，评估关联规则挖掘算法的准确性和效率。
3. 提供对于数据挖掘在实际应用中的一定指导意义和支持。
四、研究计划：1. 第一周：进行文献查阅，确定研究方向和内容。
2. 第二周：深入研究关联规则挖掘算法的原理和特点。
3. 第三周：比较各种关联规则挖掘算法，选择适合的算法。
4. 第四周：通过实际应用案例，评估算法的准确性和效率。
5. 第五周：总结研究成果，撰写开题报告初稿。
6. 第六周：进行报告修改和完善，最终完成开题报告。
五、研究难点和风险：本研究的难点主要在于：1. 关联规则挖掘算法的理解和应用需要较强的数学基础和编程能力。
关联规则技术在数据挖掘中的应用
关联规则技术在数据挖掘中的应用
关联规则技术在数据挖掘中有广泛的应用，常见的应用包括：
1. 购物篮分析：关联规则被广泛应用于购物篮分析，可以帮助商家识别商品之间的关联性，帮助商家制定促销策略和优化产品布局。
2. 电信行业：关联规则在电信行业中可以用于分析用户的通话模式，识别不同用户群体之间的通话习惯，从而为用户提供更好的服务。
3. 医疗行业：关联规则可以用于医疗数据的分析，帮助医生识别疾病之间的关联性，提高疾病的诊断和治疗准确性。
4. 营销和广告：关联规则可以帮助营销人员了解消费者的购买模式和偏好，从而制定针对性的广告和推销策略，提高营销效果。
5. 网络安全：关联规则可以用于网络安全领域的入侵检测和异常行为识别，帮助识别和预测潜在的网络攻击。
6. 人员定位：关联规则可以应用于人员定位系统中，帮助识别人员之间的关联关系和行为模式，为人员定位和监控提供支持。
总之，关联规则技术在数据挖掘中可以帮助我们挖掘数据之间的关联性和模式，从而为各个领域提供更好的决策支持和业务优化。
医疗数据分析中的关联规则挖掘算法研究与应用
医疗数据分析中的关联规则挖掘算法研究与应用概述随着医疗系统的数字化和数据量的急剧增加，医疗数据分析成为了提高医疗质量和效率的关键。
关联规则挖掘算法作为数据挖掘领域的重要技术之一，被广泛应用于医疗数据分析中，用于发现医疗数据中的潜在关联规律。
本文将对医疗数据分析中的关联规则挖掘算法进行详细研究，并探讨其应用领域。
一、关联规则挖掘算法概述关联规则挖掘算法是一种用于发现数据中的关联规律的方法。
它通过分析数据集中的项集之间的频繁出现模式来挖掘关联规则。
关联规则通常形如“A->B”，表示项集A的出现与项集B的出现之间存在某种关系。
关联规则挖掘算法主要包括Apriori算法、FP-Growth算法等。
1. Apriori算法Apriori算法是最经典和常用的关联规则挖掘算法之一。
它通过迭代计算频繁项集来挖掘数据中的关联规则。
Apriori算法的基本思想是：首先生成数据集中的所有频繁1-项集，然后通过连接这些频繁1-项集来生成频繁2-项集，再通过连接频繁2-项集来生成频繁3-项集，直到得到所有频繁项集为止。
最后，通过检测置信度来生成关联规则。
2. FP-Growth算法FP-Growth算法是一种基于频繁模式树的关联规则挖掘算法。
相较于Apriori算法，FP-Growth算法能够更高效地挖掘频繁项集。
FP-Growth算法通过构建一棵频繁模式树来快速发现频繁项集，然后通过后缀路径来生成关联规则。
二、医疗数据分析中的关联规则挖掘算法研究关联规则挖掘算法在医疗数据分析中起到了重要的作用。
通过挖掘医疗数据中的关联规律，可以帮助医疗行业从海量数据中提取出有价值的信息，用于医疗决策、疾病预测、药物研发等方面。
以下是几个医疗数据分析中关联规则挖掘算法的研究方向：1. 医疗数据预处理在进行关联规则挖掘之前，需要对医疗数据进行预处理。
医疗数据预处理包括数据清洗、数据集成和数据变换等步骤。
这些步骤的目的是消除数据中的噪声和冗余，以提高关联规则挖掘算法的准确性和效率。
关联规则在数据挖掘中的应用
关联规则在数据挖掘中的应用
关联规则在数据挖掘中的应用非常广泛，它可以用于市场篮子分析、交叉销售、商品推荐等领域。
以下是几个具体的应用案例：
1. 市场篮子分析：市场篮子分析是关联规则应用最为广泛的领域之一。
通过挖掘超市、商场等的购物数据，可以发现商品之间的关联关系，其中最典型的例子是挖掘购买尿布和啤酒之间的关联关系。
2. 交叉销售：关联规则可以帮助企业发现不同商品之间的关联关系，从而进行交叉销售。
例如，在电子商务平台上，当用户购买手机时，可以通过关联规则发现与手机配件相关的商品，并将其推荐给用户。
3. 商品推荐：关联规则可以用于个性化商品推荐。
通过挖掘用户的购买历史和行为数据，可以发现用户喜欢购买哪些商品，以及这些商品之间的关联关系，从而为用户提供个性化的商品推荐。
4. 信用卡欺诈检测：关联规则可以帮助银行等金融机构进行信用卡欺诈的检测。
通过挖掘信用卡交易数据，可以发现欺诈交易之间的关联关系，从而帮助机构提前发现和预防欺诈行为。
总结起来，关联规则在数据挖掘中的应用主要集中在市场篮子分析、交叉销售、商品推荐和欺诈检测等领域，通过挖掘数据
中的关联关系，帮助企业发现潜在商机，提高销售额，或者辅助金融机构等行业进行风险控制。
基于关联规则数据挖掘算法的研究共3篇
基于关联规则数据挖掘算法的研究共3篇基于关联规则数据挖掘算法的研究1基于关联规则数据挖掘算法的研究随着信息时代的快速发展和数据储存技术的不断提升，数据挖掘变得越来越重要。
它能够从大量的数据中找到内在的模式和规律，有助于人们更好地理解数据背后的本质。
关联规则是数据挖掘中最常用的方法之一，它能够发现数据集中项之间的关系，即根据一些已知的事件或属性，推断出一些新的事件或属性。
本文将着重讲述基于关联规则数据挖掘算法的研究。
一、基本概念关联规则是数据挖掘中研究项之间关联关系的方法，它描述了一种频繁出现的事物之间的关系。
举个例子，如果超市销售数据中每位购买了尿布的顾客都会购买啤酒，那么这两个项（尿布和啤酒）之间就存在关联关系。
关联规则有两个部分：前项和后项。
前项是指已知的、出现频率高的事件或属性，后项是根据前项推断出的可能相关的事件或属性。
关联规则还包括支持度和置信度两个指标。
支持度是指所有包含前项和后项的交易占总交易数的比例，而置信度是指含有前项和后项同时出现的交易占包含前项的交易的比例。
二、关联规则算法1、Apriori算法Apriori算法是发现频繁项集的一种方法。
它的工作流程是先从单项集开始，不断推算出更高维度的项集，再检查每个项集的支持度。
如果支持度高于预设的最小值，那么这个项集就被认为是频繁项集。
Apriori算法的优点是简单高效，但是它的缺点是在大规模数据中存在较高的时间和空间复杂度。
2、FP-Growth算法FP-Growth算法同样用于发现频繁项集，它的工作流程是构建一棵FP树，然后根据FP树的特性，进行递归寻找频繁项集。
相比Apriori算法，FP-Growth的优势在于减少了I/O开销，适应于分布式环境。
三、应用实例关联规则算法在现实中的应用十分广泛。
比如，在电子商务平台中，我们可以根据用户购买历史，对商品进行关联分析，根据用户购买A商品的同时购买B商品的规律，来推荐B商品给用户。
在医学领域，我们可以根据患者的病历和病情，进行关联挖掘，找到不同病例之间的共同点，为医生提供辅助诊断。
关联规则算法研究及其在中医药数据挖掘中的应用的开题报告
关联规则算法研究及其在中医药数据挖掘中的应用的开题报告一、选题背景及意义：随着信息技术的不断发展，数据的规模和复杂程度越来越大，分析挖掘有用信息变得越来越重要。
关联规则算法是数据挖掘领域中的一种重要方法，其目的是在大规模数据中发现事物之间的关系。
而在中医药领域中，也存在着大量的数据需要挖掘和分析，例如中药方剂的配方和功效、中药材的组成和功效等。
因此，运用关联规则算法来挖掘中医药数据，可以为中医药领域的研究和应用提供有力支持和指导。
二、研究内容和目标：本文将主要研究关联规则算法及其在中医药数据挖掘中的应用。
具体来说，研究内容包括以下几个方面：1. 关联规则算法原理分析：研究关联规则算法的基本原理、历史发展与发展趋势，总结关联规则算法在数据挖掘中的特点和优缺点。
2. 关联规则算法在中医药数据挖掘中的应用：选取中医药领域中的具体问题，如中药材的组成和功效、中药方剂的配方和功效等，运用关联规则算法进行挖掘和分析，并进行实验验证和结果分析。
3. 研究关联规则算法在中医药数据挖掘中的优化与改进：探讨如何优化关联规则算法以提高其在中医药数据挖掘中的适用性和效率，比如结合领域知识进行数据预处理和特征选择等。
本文的研究目标是运用关联规则算法来挖掘中医药数据，找到其中的规律和关系，为中医药领域的研究和应用提供参考。
三、研究方法：本文主要采用以下研究方法：1. 文献综述法：收集和分析关联规则算法及其在数据挖掘中的经典文献和中医药领域相关文献，总结和归纳相关知识。
2. 实证研究法：选取中医药领域的具体问题，如中药材的组成和功效、中药方剂的配方和功效等，收集和整理相关数据并进行预处理，然后运用关联规则算法进行挖掘和分析，最后对结果进行验证和分析。
3. 理论分析法：对关联规则算法及其在中医药数据挖掘中的应用进行理论分析，探讨如何优化和改进算法以提高挖掘效率和准确率。
四、研究步骤：本文的研究步骤如下：1. 对关联规则算法进行文献综述和理论分析，了解其原理和优缺点。
数据挖掘中的关联规则挖掘
数据挖掘中的关联规则挖掘数据挖掘是一种从大量数据中自动发现有用信息的过程。
将数据挖掘应用于商业领域，可以帮助企业做出更明智的决策，发现潜在客户，提高销售业绩。
而关联规则挖掘则是数据挖掘中的一个重要方法，它可以帮助我们发现数据集中项集之间的关联关系。
什么是关联规则挖掘？在数据挖掘中，关联规则挖掘是指通过挖掘数据集中的关联规则，从而发现数据集中的频繁项集之间的关联关系。
举个例子，在超市购物场景中，如果我们发现顾客购买了尿布，并伴随着啤酒的购买，那么我们就可以发现尿布和啤酒之间存在关联规则。
这个规则的意义就在于，我们一旦发现顾客购买了尿布，就有可能会购买啤酒，因此我们可以在超市中增加这两种商品的陈列位置，以提高销量。
如何进行关联规则挖掘？关联规则挖掘的过程如下：1.确定数据集和支持度阈值关联规则挖掘需要一个数据集，并且需要指定一个最小支持度阈值。
支持度是指所有包含该项集的事务数除以总事务数，即$supp(X) = \frac{count(X)}{|D|}$其中，X指数据集中的一个项集，count(X)指包含该项集的事务数，D指整个数据集。
2.寻找频繁项集频繁项集是指在数据集中出现次数超过最小支持度阈值的项集，即$\{X | supp(X) \geq minsupp\}$3.生成关联规则根据频繁项集生成关联规则，关联规则的形式为$X \rightarrow Y$其中，X和Y是项集，表示在购买X的情况下，也会购买Y。
关联规则的质量可以通过支持度和置信度来衡量。
4.衡量关联规则的质量关联规则的置信度是指在购买X的情况下，也购买了Y的概率，即$conf(X \rightarrow Y) = \frac{supp(X \cup Y)}{supp(X)}$其中，conf代表置信度，X和Y是项集，supp(X∪Y)代表同时包含X和Y的事务数，supp(X)代表X的支持度。
同时，也可以通过提升度来衡量规则的质量。
提升度是指在购买X的情况下，购买Y的概率是在没有购买X的情况下购买Y的概率的多少倍，即$lift(X \rightarrow Y) = \frac{conf(X \rightarrow Y)}{supp(Y)}$关联规则挖掘的应用场景关联规则挖掘可以被广泛应用于各种业务场景中，例如：1.零售业在零售业场景中，关联规则挖掘可以帮助零售商发现顾客之间的购买模式和趋势，从而提高销售额和客户忠诚度。
数据挖掘中的关联规则挖掘方法比较研究
数据挖掘中的关联规则挖掘方法比较研究引言：在信息时代的今天，数据的存储和积累已经变得前所未有的庞大和复杂。
为了从这些海量数据中发现有用的信息和知识，数据挖掘技术应运而生。
关联规则挖掘作为数据挖掘领域的一个重要任务，可以发现数据中隐藏的关联关系，为决策提供支持。
然而，关联规则挖掘方法众多且多样，如何选择适合的方法成为了一项具有挑战性的研究任务。
本文将对当前常见的关联规则挖掘方法进行比较研究，以期为研究人员和实践者提供参考和指导。
一、Apriori算法Apriori算法是最早被提出和广泛应用的关联规则挖掘算法之一。
该算法基于频繁项集的概念，通过多次扫描数据集的方法来发现频繁项集以及关联规则。
Apriori算法的主要优点是简单易于理解，并且对于不同领域的数据都能取得不错的效果。
然而，由于需要多次扫描数据集，算法的性能较低，尤其是对于大规模数据集来说，计算时间和空间开销较大。
二、FP-Growth算法FP-Growth算法相对于Apriori算法在性能上有较大的改进。
该算法通过构建FP树来存储频繁项集，避免了多次扫描数据集的问题，从而提升了挖掘效率。
FP-Growth算法的另一个优点是可以通过压缩FP树来减小内存占用。
相对于Apriori算法，FP-Growth算法在处理大规模数据集时具有明显的优势。
然而，FP-Growth算法的实现相对复杂，需要使用递归，对于一些非常大的数据集仍然存在性能瓶颈。
三、Eclat算法Eclat算法是另一种常用的关联规则挖掘算法。
与Apriori算法和FP-Growth算法不同，Eclat算法使用垂直数据存储结构来表示事务数据库，有效地避免了水平数据存储结构所引起的冗余问题。
Eclat算法通过递归的方式构建频繁项集，并通过自身的性质来减少计算开销。
相对于Apriori算法和FP-Growth算法，Eclat算法能够更快地发现频繁项集和关联规则。
然而，Eclat算法对于一些特定的数据集可能会产生较长的频繁项集，导致计算效率下降。
关联规则挖掘方法的研究及应用
关联规则挖掘方法的研究及应用一、本文概述本文旨在深入研究关联规则挖掘方法，探索其在不同领域的应用价值。
关联规则挖掘是一种数据挖掘技术，旨在从大型数据集中发现项之间的有趣关系，如购物篮分析中经常一起购买的商品组合。
本文首先将对关联规则挖掘的基本概念、原理和方法进行详细的介绍和梳理，为后续的应用研究提供理论基础。
接着，本文将重点探讨关联规则挖掘在多个领域的应用。
这些领域包括但不限于零售业、电子商务、医疗保健、社交网络分析等。
在这些领域中，关联规则挖掘可以帮助我们理解客户行为、优化产品组合、预测疾病趋势、分析社交网络结构等，具有重要的实际应用价值。
本文还将对关联规则挖掘方法的优化和改进进行探讨。
尽管关联规则挖掘已经取得了一些重要的成果，但在处理大规模、高维度、复杂数据集时，仍然存在一些挑战。
因此，我们需要不断探索新的算法和技术，以提高关联规则挖掘的效率和准确性。
本文将总结关联规则挖掘方法的研究现状和未来发展趋势，为相关领域的研究和实践提供参考和借鉴。
通过本文的研究，我们希望能够为关联规则挖掘的应用提供更多的思路和方法，推动其在更多领域发挥更大的作用。
二、关联规则挖掘方法理论基础关联规则挖掘是数据挖掘领域中的一种重要技术，它主要用于发现数据集中项之间的有趣关系。
这些关系通常表现为形如“如果购买了A，则很可能也会购买B”的关联规则。
关联规则挖掘方法理论基础主要涉及到频繁项集和关联规则的产生，以及它们之间的度量指标——支持度和置信度。
我们需要明确什么是频繁项集。
在给定的事务数据库中，如果某个项集出现的频率高于用户设定的最小支持度阈值，那么这个项集就被称为频繁项集。
最小支持度阈值是用户根据实际需求设定的一个参数，它决定了项集被认为是“频繁”的最低标准。
在确定了频繁项集之后，我们可以进一步生成关联规则。
关联规则是一种形如“A -> B”的蕴含关系，其中A和B都是项集。
一个关联规则是否成立，取决于它的支持度和置信度是否满足用户设定的阈值。
基于关联规则的遥感数据挖掘与应用
基于关联规则的遥感数据挖掘与应用基于关联规则的遥感数据挖掘与应用遥感技术的应用日益广泛，为了更好地利用遥感数据，挖掘其中隐藏的规律和知识，关联规则成为一种常用且有效的数据挖掘方法。
本文将介绍基于关联规则的遥感数据挖掘原理与应用，探讨如何利用关联规则挖掘遥感数据中的规律，以及该方法在资源管理、环境监测和决策支持等领域的应用。
一、关联规则挖掘的基本原理和方法关联规则挖掘是一种发现数据集中项之间有趣关系的技术。
基于频繁项集的挖掘方法是关联规则挖掘的经典算法，其基本思想是通过计算项集的支持度和置信度来确定频繁项集和关联规则。
频繁项集指出在数据集中经常同时出现的项集，而关联规则则表示两个项集之间的关系。
在遥感数据中，关联规则挖掘可以将遥感数据中的像元或特征组合起来，发现相互之间的关联关系，从而揭示遥感数据中的规律和知识。
关联规则挖掘的基本过程包括数据预处理、频繁项集的发现、关联规则的生成和评价等步骤。
二、关联规则在遥感数据中的应用1. 资源管理领域的应用遥感数据在资源管理中起着重要的作用，例如土地利用、森林资源和水资源等。
通过挖掘遥感数据中的关联规则，可以发现不同土地类型之间的关联关系，进而预测土地利用的变化趋势。
对于森林资源的管理，可以利用关联规则挖掘找到各种自然因素和人为活动之间的关联关系，为森林保护和管理提供决策支持。
2. 环境监测领域的应用关联规则挖掘在环境监测中也发挥重要作用。
以城市的空气质量监测为例，遥感数据中包含了大量的空气污染指标和环境因素。
通过挖掘关联规则，可以发现不同因素之间的关联关系，进而预测某些因素的变化趋势，为环保部门和政府提供决策参考。
3. 决策支持领域的应用关联规则挖掘可以为决策支持提供有力的依据。
在遥感数据中，通过挖掘关联规则，可以找到不同特征之间的关联关系，从而帮助决策者更好地理解遥感数据中的规律和潜在关系。
例如，在城市规划中，可以利用关联规则挖掘发现不同因素之间的关联，为城市规划师提供科学决策支持。
关联规则挖掘的经典算法与应用
关联规则挖掘的经典算法与应用关联规则挖掘是数据挖掘领域的重要技术之一，它能够从大规模数据集中发现出现频率较高的项集，并进一步挖掘出这些项集之间的关联规则。
通过挖掘关联规则，我们可以发现项集之间的隐藏规律，帮助人们做出更明智的决策。
本文将介绍关联规则挖掘的经典算法，包括Apriori算法和FP-growth算法，并探讨其在实际应用中的应用场景和效果。
一、Apriori算法Apriori算法是关联规则挖掘中最具代表性的算法之一。
它的核心思想是通过迭代的方式逐步发现频繁项集和关联规则。
Apriori算法的步骤如下：1. 初始化，生成所有频繁1项集；2. 迭代生成候选项集，并通过剪枝策略去除不满足最小支持度要求的候选项集；3. 重复步骤2直到无法生成新的候选项集；4. 根据频繁项集生成关联规则，并通过最小置信度要求进行筛选。
Apriori算法的优点是简单易懂，容易实现。
然而，由于其需要多次迭代和大量的候选项集生成操作，对于规模较大的数据集来说，效率较低。
二、FP-growth算法为了克服Apriori算法的低效问题，FP-growth算法应运而生。
FP-growth算法采用了FP树（Frequent Pattern tree）的数据结构来高效地挖掘频繁项集和关联规则，其主要步骤如下：1. 构建FP树，首先对事务数据库中的项进行统计排序，然后基于排序后的项构建FP树；2. 通过FP树的挖掘路径，得到频繁项集；3. 基于频繁项集生成关联规则，并通过最小置信度要求进行筛选。
FP-growth算法的优点是减少了候选项集的生成过程，大大提高了算法的效率。
同时，由于使用了FP树的结构，它也减少了算法所需占用的内存空间。
三、关联规则挖掘的应用场景关联规则挖掘在各个领域都有广泛的应用，下面我将介绍几个典型的应用场景。
1. 零售市场分析：通过挖掘购物篮中的关联规则，可以发现商品之间的关联性，帮助零售商制定促销策略，提高销售额。
数据挖掘中关联规则算法的研究的开题报告
数据挖掘中关联规则算法的研究的开题报告一、选题的背景和意义数据挖掘在当前信息社会中被广泛应用，作为其中的一项重要技术，关联规则算法在数据挖掘领域中具有广泛的应用。
关联规则算法是指在大型数据集中寻找项集之间频繁出现的联系，并以此构建关联规则模型，从而找出其中重要的数据关系。
例如，在零售业中，通过分析顾客购买记录，可以得到顾客之间购买商品的关系，从而找到相关商品之间的关联性，进一步优化产品销售组合，提高销售业绩。
因此，本课题旨在探究关联规则算法在数据挖掘中的应用，深入研究关联规则算法的原理和优化方法，提出改进策略，以提高其在多种领域中的应用效果。
对于企业和机构来说，该研究对于优化业务策略、提高经济效益具有重要意义，具有很高的实用性。
二、研究内容和目标（1）关联规则算法的原理和算法实现方式：通过对关联规则算法相关文献的研究和探讨，深入了解关联规则算法的原理及其实现方式。
（2）关联规则算法的应用场景和经典案例：通过对于现实中广泛应用的场景进行实例分析，在实践中验证关联规则算法的应用效果，为后续的算法优化提供参考。
（3）关联规则算法的优化策略和改进方法：针对关联规则算法中可能出现的问题和不足，进行深入分析和探讨，并提出改进策略，以提高算法的准确性、效率和实用性。
三、研究方法本研究采用文献研究、案例分析、实验研究等方法，具体如下：（1）文献研究：通过查阅相关文献，深入掌握关联规则算法的原理、应用场景、优化方法等相关信息。
（2）案例分析：选取零售业、医疗健康等领域中具代表性的数据集，通过建立关联规则算法模型进行分析，研究其在实践中的应用效果。
（3）实验研究：在选择的数据集上，分别进行不同参数和方法的实验比较，验证所提出的改进策略和方法的有效性和可行性，以便更好地提高算法的准确性、效率和实用性。
四、研究计划安排（1）第一阶段：调研和文献阅读（1个月）认真阅读相关文献，对关联规则算法的理论和应用进行深入了解。
（2）第二阶段：案例分析和实验设计（2个月）选取零售业、医疗健康等领域中具代表性的数据集，通过建立关联规则算法模型进行案例分析，同时设计实验，对所提出的改进方法进行验证。
数据挖掘中的关联规则发现算法及应用案例分析
数据挖掘中的关联规则发现算法及应用案例分析摘要：随着互联网时代的到来，数据量呈爆炸式增长。
如何从大量的数据中提取有用的信息并发现数据之间的关联关系成为了一项重要的研究课题。
数据挖掘作为一种有效的手段，可以帮助我们在庞杂的数据中寻找隐藏的模式和规律。
关联规则发现作为数据挖掘的一个重要领域，可以揭示数据之间的隐含关系。
本文将介绍数据挖掘中的关联规则发现算法以及一些典型的应用案例。
1. 引言数据挖掘是一种从大量数据中发现模式和规律的技术。
而关联规则发现作为数据挖掘的一种方法，可以用来发现数据之间的关联关系和隐藏的模式。
关联规则发现可以帮助企业和机构进行市场分析、产品推荐、预测销售量等方面的工作。
2. 关联规则发现算法2.1 Apriori算法Apriori算法是一种最常用的关联规则发现算法。
该算法基于频繁项集的概念，通过对数据进行多次扫描，从中生成频繁项集。
然后根据频繁项集生成关联规则，并计算规则的置信度和支持度。
2.2 FP-growth算法FP-growth算法是一种基于频繁模式树的关联规则发现算法。
该算法通过构建一棵频繁模式树来挖掘频繁项集。
相比于Apriori算法，FP-growth算法只需要对数据进行两次扫描，大大提高了运行效率。
3. 应用案例分析3.1 零售行业在零售行业中，关联规则发现可以帮助商家了解商品之间的关联关系，从而提高销售效益。
例如，通过分析购买记录，可以发现顾客经常购买的商品组合，进而进行有效的搭配销售。
另外，还可以利用关联规则发现算法对市场需求进行预测，从而优化库存管理和进货策略。
3.2 社交网络在社交网络中，关联规则发现可以帮助我们了解用户之间的社交关系。
例如，通过分析用户的好友关系，可以发现用户之间的兴趣相似度，并基于此进行个性化推荐。
另外，还可以利用关联规则发现算法来挖掘用户的行为模式，从而提供更好的用户体验。
3.3 医疗领域在医疗领域中，关联规则发现可以帮助医生诊断疾病和制定治疗方案。
企业数据挖掘中的关联规则挖掘与预测分析研究
企业数据挖掘中的关联规则挖掘与预测分析研究关联规则挖掘与预测分析在企业数据挖掘中起着至关重要的作用。
随着企业数据规模和复杂性的不断增加，通过关联规则挖掘和预测分析，企业可以从海量数据中发现隐藏的规律和趋势，获取有价值的信息，为决策提供支持和指导。
本文将深入探讨企业数据挖掘中的关联规则挖掘与预测分析的研究进展和应用情况。
首先，我们来了解一下关联规则挖掘的基本概念和方法。
关联规则挖掘是一种从大规模数据集中发现项集之间的关联规则的方法。
关联规则通常具有"If-Then"形式，即如果某些项同时出现，则另外一些项也可能出现。
关联规则挖掘的主要目标是找出频繁项集和关联规则，其中频繁项集是指在数据集中频繁出现的项集，而关联规则是指满足一定支持度和置信度的规则。
关联规则挖掘的算法主要包括Apriori算法、FP-growth算法和Eclat算法等。
关联规则挖掘在企业数据分析中具有广泛的应用。
首先，关联规则挖掘可以用于市场篮子分析。
通过分析顾客购买的商品项集之间的关联规则，企业可以了解到哪些商品经常被顾客一起购买，从而优化产品布局和促销策略。
其次，关联规则挖掘可以用于用户行为分析。
通过分析用户的行为数据，如搜索记录、浏览历史和购买记录，企业可以挖掘出用户之间的关联规则，对用户进行精细化推荐和个性化营销。
此外，关联规则挖掘还可以用于欺诈检测、风险评估和客户细分等领域。
与关联规则挖掘相比，预测分析更加注重发现变量之间的因果关系和预测未来的趋势。
预测分析通常利用历史数据来构建模型，并通过该模型对未来的事件或趋势进行预测。
在企业数据挖掘中，预测分析被广泛应用于销售预测、股票走势预测、客户流失预测等方面。
在企业数据挖掘中，关联规则挖掘和预测分析常常结合使用，以提供更准确和全面的分析结果。
通过关联规则挖掘，可以发现变量之间的关联关系；而通过预测分析，可以利用发现的关联关系进行未来的预测。
通过这种结合使用的方法，企业可以更好地了解市场需求、优化业务流程、提高销售额和利润。
大数据挖掘中的关联规则发现与预测分析方法研究
大数据挖掘中的关联规则发现与预测分析方法研究随着互联网和信息技术的迅速发展，大数据已成为人们生活中至关重要的一部分。
然而，海量的数据离我们并不远，但是，如何从这些数据中挖掘有用的信息，对我们来说仍然是一个巨大的挑战。
为了解决这个问题，研究人员提出了大数据挖掘技术，其中的关联规则发现与预测分析方法扮演着重要的角色。
关联规则发现是大数据挖掘中的一项基本任务，其目标是通过在数据集中发现项集之间的关联关系来揭示规律和趋势。
这些规则可以帮助我们了解不同项之间的相关性以及它们之间的相互依赖性。
关联规则发现通常基于频繁项集挖掘，即发现在数据集中频繁出现的项集，然后从这些频繁项集中生成关联规则。
在关联规则发现中，支持度和置信度是两个重要的指标。
支持度衡量了一个规则在数据集中出现的频率，而置信度则表示规则成立的可靠性。
通常情况下，我们希望找到既有较高支持度又有较高置信度的规则，这样才能更好地利用这些规则来做出决策和预测。
在大数据挖掘中，我们常常使用的关联规则发现算法包括Apriori算法和FP-Growth算法。
Apriori算法是一种基于频繁项集的迭代算法，通过不断扫描事务数据库来发现频繁项集。
它的核心思想是利用Apriori性质，即如果一个项集是频繁的，那么它的所有子集都是频繁的。
FP-Growth算法则是一种基于数据压缩的高效算法，它通过构建频繁模式树来发现频繁项集。
除了关联规则发现，大数据挖掘中的预测分析也是一项重要任务。
预测分析是通过建立模型和利用历史数据来进行未来事件的预测和推理。
通过预测分析，我们可以预测未来趋势、进行风险评估和优化决策等。
预测分析方法广泛应用于金融风险管理、市场营销、医疗保健等领域。
在大数据挖掘中，我们常用的预测分析方法包括分类、回归和聚类等。
分类是一种将数据划分为不同类别的方法，通过学习已有数据的特征和类别来预测新数据的类别。
常见的分类算法包括决策树、支持向量机和朴素贝叶斯等。
回归分析则是预测连续变量的方法，通过学习已有数据的变量之间的相关关系来预测新数据的值。
多维数据分析中的关联规则挖掘方法探究
多维数据分析中的关联规则挖掘方法探究在当今信息爆炸的时代，数据已经成为各行各业的核心资产之一。
对于企业和组织来说，如何有效地从海量的数据中提取有价值的信息，成为了迫切需要解决的问题。
作为一种重要的数据挖掘技术，关联规则挖掘能够帮助人们探索数据之间的隐藏关系，为企业决策提供重要的支持。
关联规则挖掘是多维数据分析的重要方法之一。
它通过分析数据集中的不同项集之间的关联程度，寻找其中的潜在规律和趋势。
其研究的是数据中的项与项之间的关系，例如购物篮分析中的商品之间的关联关系。
关联规则通常具有形如“A => B”的形式，意味着当某项集中包含项A时，很有可能也会包含项B。
支撑度（support）和置信度（confidence）是衡量关联规则挖掘结果的重要指标。
支撑度表示包含关联规则的项集在数据中出现的频率，而置信度表示包含关联规则的项集中同时包含A和B的概率。
在关联规则挖掘中，多维数据分析的方法可以帮助我们从多个维度来分析数据，以获得更加全面和准确的结果。
多维数据分析方法主要包括OLAP（联机分析处理）和数据立方体。
OLAP技术通过构建数据立方体来实现快速交互式的多维数据分析。
数据立方体是一个多维数据模型，它以多个维度为基础，将数据进行组织和汇总，使得用户可以从不同的角度对数据进行分析和查询。
关联规则挖掘方法的探究主要包括预处理、频繁项集的生成和关联规则的生成三个步骤。
首先，预处理阶段用于对原始数据进行清洗和筛选，去除不必要的干扰因素。
其次，频繁项集的生成是关联规则挖掘的核心步骤，它通过计算项集的支撑度来确定哪些项集是频繁的。
Apriori算法是一种常用的频繁项集生成算法，它通过迭代的方式从候选项集中生成频繁项集。
最后，通过关联规则的生成，我们可以根据频繁项集得出与之相关的关联规则。
关联规则挖掘在实际应用中有着广泛的应用。
例如，在市场营销中，通过分析顾客的购买记录，可以挖掘出不同商品之间的关联关系，从而帮助企业进行精准的推荐和营销活动。
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数据挖掘中关联规则挖掘的应用研究吴海玲，王志坚，许峰河海大学计算机及信息工程学院，江苏南京（210098）摘 要：本文首先介绍关联规则的基本原理，并简单概括其挖掘任务，然后说明关联规则的经典挖掘算法Apriori 算法，通过一个实例分析进一步明确关联规则在CRM 中的应用，最后展望了关联规则挖掘的研究方向。
关键词：数据挖掘，关联规则，Apriori 算法，CRM引言关联规则是表示数据库中一组对象之间的某种关联关系的规则，关联规则挖掘的主要对象是交易(Transaction)数据库。
这种数据库的一个主要应用是零售业，比如超级市场的销售管理。
条形码技术的发展使得数据的收集变得更容易、更完整，从而可以存储大量的交易资料。
关联规则就是辨别这些交易项目之间是否存在某种关系。
例如：关联规则可以表示“购买了商品A 和B 的顾客中有80％的人又购买了商品C 和D”。
这种关联规则提供的信息可以用作商品目录设计、商场货架的布置、生产安排、具有针对性的市场营销等。
[1]1 关联规则的基本原理设Ｉ＝｛i 1，i 2，……，i m ｝是项的集合，设任务相关的数据D 是数据库事务的集合，其中每个事务T 是项的集合，使得T I 。
每一个事务有一个标识符，称作T ID 。
设X 是一个项集，事务T 包含X 当且仅当X T 。
关联规则是形如X Y 的蕴涵式，其中X I ，Y ⊆I ，并且X ∩Y ＝∅。
规则X Y 在事务集D 中成立，具有支持度s ，其中s 是D 中事务包含X ∪Y （即X 和Y 二者）的百分比，它是概率P （X ∪Y ）。
规则X Y 在事务集中具有可信度c ，如果D 中包含X 的事务同时也包含Y 的百分比c 。
这是条件概率P （X Y ∣）。
即是⊆⊆⇒⊆⇒⇒support(X ⇒Y)= P （X Y ∪） confidence(X ⇒Y)= P （X Y ∣）同时满足最小支持度(minsup)和最小可信度阈值（minconf ）的规则称作强规则[1]。
项的集合称为项集（itemset ）。
包含k 个项的项集成为k －项集，例如集合{computer, software }是一个2—项集。
项集的出现频率是包含项集的事务数，简称为项集的频率。
项集满足最小支持度minsup ，如果项集的出现频率大于或者等于minsup 与D 中事务总数的乘积。
如果项集满足最小支持度，则称它为频繁项集(frequent itemset) [2]。
2 关联规则的发现任务关联规则挖掘的问题就是要找出这样的一些规则，它们的支持度或可信度分别大于指定的最小支持度minsup 和最小可信度minconf 。
因此，该问题可以分解成如下两个子问题[3]：1．产生所有支持度大于或等于指定最小支持度的项集，这些项目集称为频繁项目集（frequent itemsets ），而其他的项目集则成为非频繁项目集（non-frequent itemsets ）2．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可信度。
关联规则挖掘的问题的主要特征是数据量巨大，因此算法的效率很关键。
目前研究的重点在第一步，即发现频繁项目集，因此第二步相对来说是很容易的。
3 Apriori 挖掘算法关联规则是反应两项或多项属性之间存在的相关性，其目的是为了从一些项的属性值来预测其他属性值，同时可以应用推广所反映一个事件和其他事件之间依赖或者关联的知识。
最为著名的关联规则挖掘方法是由美国学者R.Agrawal 提出的Apriori 算法，主要是用于从大规模商业数据中挖掘关联规则。
Apriori 算法利用了项目集如下性质对数据库进行多趟扫描：任意频繁项集的子集都是频繁项集；任意非频繁项集的超集都是非频繁项集。
第一趟扫描得到频繁－1项集的集合L 1，第k 趟扫描前先利用上趟扫描的结果项目集L k-1产生k －项集的集合C k ，然后再通过扫描数据库确定对C k 中每一候选k －项集的支持数，最后在该趟结束时求出频繁k 项集合L k ，算法在C k 或L k 为空时终止。
下面是Apriori 算法的伪代码：算法：Apriori 算法，使用逐步迭代法生成频繁项集 输入：事务数据库D ；最小支持度阈值minsup 输出：D 中的频繁项集L L 1 = {large 1－itemsets}； for (k = 2； L k-1 ≠ ；k++ ) ∅ {C k ＝ apriori_gen (L k-1；minsup)；//产生候选项 forall transactions tD ∈ {C t = subset (C k ， t);//找出包含Ck 的事务子集forall candidates c ∈C t { c.count++；}L k = {c Ck| c.count/|D|≥ minsup}∈ } }Return Answerk kL U算法：apriori_gen 函数：输入：以L k-1频繁（k-1）－项集，minsup ：最小支持度作为输入参数 输出：返回所有k －项集的集合C k procedure apriori_gen (L k-1；minsup) forall itemset l 1 L ∈k-1 forall itemset l 2 L ∈k-1if (l 1[1]= l 2[1]) …(l ∧∧1[k-2]= l 2[k-2]) (l ∧1[k-2]＜ l 2[k-2]) then {C = l 1[1] l 1[2] …l 1[k-2] l 1[k-1] l 2[k-1]}；//连接产生候选项 forall(k-1)-项集 sin c {If s ∉ L k-1 then delete c ；else add c to C k；}}return C k ；4 关联规则在CRM中的应用4.1 CRM简介Customer Relationship Management (CRM)，客户关系管理，指的是企业与其客户的交流方式,它实施于企业的市场营销、销售、服务与技术支等与客户有关的领域。
它是一种管理理念，又是一种旨在改善企业与客户之间关系的新型管理机制，也是一种管理软件和技术，它将最佳的商业实践与数据挖掘、数据仓库、一对一营销、销售自动化以及其它信息技术紧密结合在一起,为企业的销售、客户服务和决策支持等领域提供了一个业务自动化的解决方案,使企业有了一个基于电子商务的面对客户的前沿，从而顺利实现由传统企业模式到以电子商务为基础的现代企业模式的转化。
CRM的特征是:①一对一营销②高度集成的交流渠道③统一共享的信息资源④商业智能化的数据分析和处理⑤对基于Web的功能的支持。
CRM的目标就在于协助企业不断地获取和积累客户知识，并将这些知识运用在企业的生产、市场营销和客户服务等各个领域，以提升客户满意度和忠诚度，提高企业的核心竞争力，从而降低生产、销售和服务成本，增加企业效益。
[5]4.2 基于关联规则的客户获得以在线商店中的购物系统为例，说明关联规则在CRM客户获得中的应用。
某在线商店货架上有多种货物，例如，帽子、裙子、鞋子等,我们应用关联规则就是为了发现当一个人已经购买了帽子时，那他有多大可能还会买裙子呢？首先，设定最小支持度为40%，假设该在线商店数据库中共有5条记录，如表1所示：表1 客户购买信息表记录号帽子裙子鞋子2 0 1 03 1 1 04 1 0 15 0 1 0根据Apriori算法，首先产生第一频集L1，如表2所示。
由于鞋子的支持度小于40%，最终Ｌ1频集为表3所示。
表2 第一频集L1 项目集X 支持度％帽子60(3/5)裙子80(4/5)鞋子20(1/5)表3 最终Ｌ1频集项目集X 支持度％帽子60(3/5)裙子80(4/5)由L 1频集，得出C 2候选集，如表4所示。
由C 2候选集,得出L 2频集，如表5所示。
表4 C2候选集 表5 L2频集L 2为得出的最终频集。
由关联规则可得：confidence(帽子⇒裙子)= P （帽子∣裙子）= 40%/60%=2/3 confidence(裙子⇒帽子)= P （裙子∣帽子）= 40%/80%=1/2由此可以看到买帽子的人也买裙子的可能性(67%)高于买裙子的人也买帽子的可能性(50%)。
帽子和裙子关联的支持度已足够高了，意味着这是一条有意义的关联规则。
5 结论与展望关联规则挖掘是数据挖掘的一个重要应用。
本文首先介绍关联规则的基本原理，并简单概括其挖掘任务，然后说明关联规则的经典挖掘算法Apriori 算法，通过分析进一步明确关联规则在CRM 中的应用。
数据库中的关联规则挖掘研究已经取得了令人瞩目的成绩，但以下方面的研究也将是具有挑战性的工作：在处理极大量的数据时，如何设计更高效的挖掘算法；对各种非结构化数据的挖掘；制定更为合理的规则衡量标准；与数据仓库（Data Warehouse ）和OLAP （Online Analytical Process ）的结合；在挖掘的过程中，提供一种与用户进行交互的方法，与用户的知识领域相结合，生成结果的可视化等等[6]。
项目集X 支持度％ 帽子、裙子 ？ 项目集X 支持度％ 帽子、裙子 40(2/5)参考文献[1] David Hand，Heiki Mannila，Padhraic Smith．Principles of Data Mining．机械工业出版社，中信出版社，2003年4月．[2] Jiawei，Micheline Kamber．Data Mining Concepts and Techniques．范明，孟小峰等译．机械工业出版社，2001年8月．[3] 关联规则算法概述．通信企业管理[J]，2005，9：76～77．[4] 姚俊．浅谈关联规则挖掘．信息技术[J]，2005，6：85～87．[5] 费贤举，王文琴，庄燕滨．基于关联规则的数据挖掘技术在CRM中的应用研究．常州工学院学报[J]，2005，8（4）：1～6．[6] 毕建欣，张岐山．关联规则挖掘算法综述．中国工程科学[J]，2005，4（7）：88～94．The Applied Research of Association Rules Mining in DataMiningWu Hailing，Wang Zhijian，Xu FengDepartment of Computer Information & Engineering, Hohai University, Nanjing (210098 )AbstractThis paper firstly introduces the principles of association rules and also simply summarizes the association rules mining tasks. In the next place, a typical association rules mining algorithm, which is named Apriori algorithm, is explained. Through analyzing an instance, the application of association rules in Customer Relationship Management is further illustrated. At last, this paper prospects the future research directions on association rules mining.Keywords: date mining association rule Apriori algorithm customer relationship management。