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《数据挖掘(机械工业出版社)课后答案第四章解析与拓展》
第四章知识要点概述
在数据挖掘机械工业出版社教材的第四章中,通常会涉及到数据挖掘中的关联规则挖掘相关内容,关联规则挖掘旨在发现数据集中不同项之间的有趣关系,在一个超市的购物篮数据中,发现购买面包的顾客同时也经常购买牛奶,这就是一种关联规则。
(一)基本概念
1、项集与支持度
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- 项集是由零个或多个项组成的集合,例如在购物篮数据中,{面包,牛奶}就是一个项集,支持度是指一个项集在整个数据集中出现的频率,如果在1000次购物交易中,{面包,牛奶}这个项集出现了100次,那么它的支持度就是100/1000 = 0.1,即10%,支持度是衡量项集普遍性的一个重要指标,它帮助我们筛选出那些在数据集中足够频繁出现的项集。
2、置信度
- 置信度是关联规则中的另一个关键概念,对于关联规则A - > B(表示如果购买了A商品,那么有一定概率购买B商品),置信度定义为包含A和B的交易数与包含A的交易数之比,如果购买面包的交易有500次,其中购买面包又购买牛奶的交易有100次,那么关联规则“面包->牛奶”的置信度就是100/500 = 0.2,即20%,置信度反映了在A发生的条件下B发生的可能性。
(二)关联规则挖掘算法
1、Apriori算法
- Apriori算法是最经典的关联规则挖掘算法之一,它基于一个先验原理:频繁项集的所有非空子集也必须是频繁的,算法首先从单个项开始,找出满足最小支持度要求的频繁1 - 项集,然后通过不断组合这些频繁项集来生成候选项集,再筛选出满足最小支持度的频繁项集,这个过程不断迭代,直到不能再生成新的频繁项集为止,从频繁1 - 项集{a}、{b},可以组合生成候选项集{a,b},然后判断其是否满足支持度要求。
2、FP - Growth算法
- FP - Growth算法采用了一种不同于Apriori的方法,它构建了一个FP - 树(频繁模式树),将原始数据集压缩到这个树结构中,在构建FP - 树的过程中,会按照项的出现频率对项进行排序,通过挖掘FP - 树来发现频繁项集,这种算法在处理大规模数据集时效率更高,因为它不需要像Apriori算法那样多次扫描数据集来生成候选项集。
课后答案分析与解答思路
1、关于计算支持度和置信度的题目
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- 对于这类题目,首先要明确数据集中的交易记录,给出一个包含多个购物篮商品清单的数据集,要求计算特定项集的支持度和关联规则的置信度,解答思路是先统计出项集在数据集中的出现次数,然后根据支持度和置信度的定义公式进行计算,如计算“苹果->香蕉”的置信度,需要找出包含苹果的购物篮数量和既包含苹果又包含香蕉的购物篮数量,再进行除法运算。
2、算法应用题目
- 如果是关于Apriori算法的题目,可能会要求根据给定的最小支持度和数据集,找出所有的频繁项集,解答时要按照Apriori算法的步骤,从频繁1 - 项集开始逐步迭代生成更高层次的频繁项集,对于FP - Growth算法相关题目,要理解如何构建FP - 树,以及如何从树中挖掘频繁项集,在构建FP - 树时,要根据项的频率对每个交易中的项进行重新排序,然后将交易插入到树中。
实际应用案例与意义
1、零售行业
- 在零售行业中,关联规则挖掘有着广泛的应用,超市可以通过分析顾客的购物篮数据,发现商品之间的关联规则,发现购买薯片的顾客经常会同时购买可乐,基于这样的关联规则,超市可以进行商品布局调整,将薯片和可乐放置在相邻的货架上,方便顾客购买,从而提高销售额,超市还可以利用关联规则进行促销活动策划,如推出“购买薯片和可乐组合”的优惠套餐。
2、电商行业
- 电商平台拥有海量的用户交易数据,通过关联规则挖掘,可以了解用户的购买行为模式,发现购买某品牌手机的用户往往会在一段时间内购买手机壳和充电器,电商平台可以根据这样的关联规则为用户进行个性化推荐,当用户购买了手机后,向其推荐配套的手机壳和充电器,这不仅提高了用户的购物体验,还能增加平台的销售额和用户粘性。
关联规则挖掘的挑战与局限性
1、数据稀疏性问题
- 在实际数据中,尤其是在高维数据集中,数据往往是稀疏的,这意味着可能存在大量的项集,但很多项集在数据集中的出现频率极低,在一个包含众多商品的超市数据集中,可能存在一些非常小众的商品组合,它们的支持度很低,这就给关联规则挖掘带来了挑战,因为按照传统的支持度 - 置信度框架,这些低支持度的项集很难被发现,即使它们可能代表着有价值的关联关系。
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2、规则的可解释性与实用性
- 虽然关联规则挖掘能够发现大量的规则,但并不是所有的规则都具有实际的可解释性和实用性,可能会发现一些看似关联但实际上是由于数据中的偶然因素或者数据噪声导致的规则,对于一些复杂的关联规则,可能难以向业务人员或者普通用户解释清楚其含义和价值,从而影响了这些规则在实际决策中的应用。
关联规则挖掘的发展趋势
1、融合其他技术
- 关联规则挖掘正在与其他数据挖掘技术如分类、聚类等进行融合,先对数据进行聚类,然后在每个聚类内部进行关联规则挖掘,可以得到更有针对性和更准确的关联规则,或者将关联规则挖掘与分类技术结合,用于构建分类模型的特征选择,通过发现与目标变量相关的关联规则来选择更有效的特征。
2、考虑语义信息
- 随着数据的复杂性增加,单纯基于项的关联规则挖掘可能不够准确,考虑语义信息成为了一个发展趋势,在文本数据挖掘中,不仅仅关注单词的共现关系(类似于关联规则中的项集),还考虑单词的语义关系,通过引入语义知识图谱等技术,可以挖掘出更有意义的关联规则,如在医学文献挖掘中,发现具有语义关联的疾病与治疗方法之间的关系。
数据挖掘机械工业出版社教材第四章的关联规则挖掘内容具有重要的理论意义和广泛的实际应用价值,通过对课后答案的深入分析和对关联规则挖掘相关知识的全面探讨,我们可以更好地理解这一数据挖掘技术的内涵、应用、挑战和发展趋势。
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