关联知识与数据挖掘

本节讨论关联挖掘的基本概念、算法和应用。关联规则挖掘是一种发现频繁模式和强关联关系的技术，广泛应用于零售、金融和医疗等领域。

本书详尽探讨了数据挖掘与知识发现领域的基础理论及研究方法。阐述了KDD和数据挖掘的概念，分析了数据挖掘的目标和知识发现的过程，深入探讨了相关领域和实际应用。

关联规则挖掘是一种在交易数据、关系数据等信息载体中寻找频繁模式、关联、相关性或因果结构的方法。

知识背景：序列模型 VS 关联规则 序列模型 = 关联规则 + 时间（空间）维度 关联规则： 微软股票下跌 50%，IBM 股票下跌将近 4%。 序列模式： 微软股票下跌 50%，IBM 股票也会在 3 天之内下跌将近 4%。

数据挖掘是一种新兴的多学科交叉应用领域，用于从庞大且可能混乱的数据集中提取有意义的模式和知识。它在各个行业发挥着日益重要的作用，帮助决策制定。本书涵盖了数据挖掘的基本原理、概念和技术，重点关注如何从嘈杂、不完整甚至矛盾的数据中挖掘知识。

本书涵盖了数据挖掘领域的关键概念和前沿技术。第二版内容全面升级，纳入了数据挖掘的最新研究成果，如流、时序和序列数据挖掘，以及时间空间、多媒体、文本和网络数据挖掘。适合数据挖掘和知识发现领域的从业者、研究人员和开发人员参考。

什么是关联挖掘？ 关联规则挖掘是一种通过分析交易数据、关系数据或其他信息源，发现项目集合或对象集合之间频繁模式、关联关系、相关性或因果结构的技术。应用领域包括购物篮分析、交叉销售、产品目录设计、loss-leader分析、聚集、分类等。 实例规则格式为：“Body ® Head [support, confidence]”，例如： buys(x, “diapers”) ® buys(x, “beers”) [0.5%, 60%]，意指购买尿布与啤酒的关联规则。此外，还有类似“major(x, “CS”) ^ takes(x, “DB”) ® grade(x, “A”) [1%, 75%]”的规则，用于分析特定学科成绩的关系。

关联规则分析是数据挖掘中非常重要的一种方法，从数据集中发掘各项之间的潜在关联关系，这些关系并未在数据中明确显示。 8.1.1 常用关联规则算法列出了几种常见的关联算法，如表8-1所示。

Apriori算法Apriori算法是关联规则数据挖掘算法的代表，它使用迭代的方法生成候选频繁项集，并使用支持度和置信度阈值来过滤非频繁项集。 Apriori算法的改进Apriori算法的改进版本包括：- FP-Growth算法：使用了一种基于FP树的数据结构，可以更高效地生成频繁项集。- Eclat算法：采用了一种基于集合论的方法，可以并行生成频繁项集。- PrefixSpan算法：专用于序列数据，可以发现序列模式。