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关联分析 (信息技术)

互联网 2021-04-19 17:10:54
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关联分析(Associative Analysis)

目录1 什么是关联分析2 关联分析的方法[编辑] 什么是关联分析

关联分析指的是在交易数据、关系数据或其他信息载体中,查找存在于项目集合或对象集合之间的频繁模式、关联、相关性或因果结构。或者说,关联分析是发现交易数据库中不同商品(项)之间的联系。

关联分析是一种简单、实用的分析技术,就是发现存在于大量数据集中的关联性或相关性,从而描述了一个事物中某些属性同时出现的规律和模式。

关联分析是从大量数据中发现项集之间有趣的关联和相关联系。关联分析的一个典型例子是购物篮分析。该过程通过发现顾客放人其购物篮中的不同商品之间的联系,分析顾客的购买习惯。通过了解哪些商品频繁地被顾客同时购买,这种关联的发现可以帮助零售商制定营销策略。其他的应用还包括价目表设计、商品促销、商品的排放和基于购买模式的顾客划分。

可从数据库中关联分析出形如“由于某些事件的发生而引起另外一些事件的发生”之类的规则。如“67%的顾客在购买啤酒的同时也会购买尿布”,因此通过合理的啤酒和尿布的货架摆放或捆绑销售可提高超市的服务质量和效益。又如“‘C语言’课程优秀的同学,在学习‘数据结构’时为优秀的可能性达88%”,那么就可以通过强化“C语言”的学习来提高教学效果。

[编辑] 关联分析的方法

Apriori算法

Apriori算法是挖掘产生布尔关联规则所需频繁项集的基本算法,也是最著名的关联规则挖掘算法之一。Apriori算法就是根据有关频繁项集特性的先验知识而命名的。它使用一种称作逐层搜索的迭代方法,k—项集用于探索(k+1)—项集。首先,找出频繁1—项集的集合.记做L1,L1用于找出频繁2—项集的集合L2,再用于找出L3,如此下去,直到不能找到频繁k—项集。找每个Lk需要扫描一次数据库。

为提高按层次搜索并产生相应频繁项集的处理效率,Apriori算法利用了一个重要性质,并应用Apriori性质来帮助有效缩小频繁项集的搜索空间。

Apriori性质:一个频繁项集的任一子集也应该是频繁项集。证明根据定义,若一个项集I不满足最小支持度阈值min_sup,则I不是频繁的,即P(I)  如果您认为本条目还有待完善,需要补充新内容或修改错误内容,请编辑条目。 本条目相关文档 (信息技术)信息技术教案(必修) 44页 (信息技术)案例设计(信息技术) 5页 (信息技术)信息技术试题(有答案) 11页 (信息技术)初中信息技术教案(全套) 92页 (信息技术)高中信息技术教案(全套) 62页 (信息技术)信息技术培训讲稿(二) 64页 (信息技术)信息技术复习(知识点) 9页 (信息技术)信息技术(必修)笔记全 9页 (信息技术)信息技术二级试题(答案) 22页 (信息技术)信息技术基础(作业本)A 44页更多相关文档本条目相关课程本条目由以下用户参与贡献林晓辰刘维燎.

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