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文档简介

第7章关联规则7.1简述什么是关联规则，以及关联规则支持度和置信度的含义。反映了一种特定的数据对象之间的联系。以零售行业的商场购物篮分析为例，对于商场管理决策者来讲，大多会非常关心商场中经常购物的客广的购物习惯，特别是希望了解客户在购物过程中会对哪些商品一起采购。为了获取这些潜在的模式，就需要对客户在商场中的交易记录进行分析。这些分析结果可以帮助商场制订有针对性的商品摆放布局和营销广告计划，以及决定库存和上货策略。7.2概述Apriori方法的基本思路。Apriori算法是第一个关联规则挖掘算法，也是最经典的算法。它利用逐层搜索的迭代方法找出数据库中项集的关系，以形成规则，其过程由连接（类矩阵运算）与剪枝（去掉那些没必要的中间结果）组成。该算法中项集的概念即为项的集合。包含K个项的集合为k项集。项集出现的频率是包含项集的事务数，称为项集的频率。如果某项集满足最小支持度，则称它为频繁项集。7.3设I={I1，I2…In},是m个不同数据项组成的一个集合。试计算所有形如XY的关联规则的个数(其中:x,Y，XYI且xnY=Ф)。7.4某商店销售4种电子产品:电视机(TV)、数码录放机(DVD)、洗衣机(WM)笔记本电脑(LC)。销售记录如表7-13所示。试找出关联规则以了解产品购买之间的联系(给定最小支持度为0.5，最小置信度为0.8)。(提示:应用式(7.4)。略。7.5某商店有商品销售记录如表7-14所示。此外，商品目录反映的商品关系如下所示。给定最小支持度0.6和最小置信度1，试找出合格的广义关联规则。略。7.6试判断下列性质是否成立。若成立，请证明，否则举出反例。(1)若X一Y是合格关联规则，则X一Y和XZ也是合格关联规则。(2)若X=Y和XZ是合格关联规则，则XY也是合格关联规则。(3)若X一Y和X=Z是合格关联规则，则XZ也是

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