关联规则相关技术研究

关联规则相关技术研究一、本文概述随着大数据时代的到来，数据挖掘技术的重要性日益凸显。关联规则挖掘作为数据挖掘领域的一个重要分支，旨在从海量数据中发现项与项之间的有趣关系，这些关系对于商业决策、市场预测、个性化推荐等多个领域具有深远的实际应用价值。本文旨在对关联规则相关技术研究进行深入探讨，系统阐述关联规则挖掘的基本原理、算法实现以及应用领域，并对现有技术进行综合分析，以期为后续研究提供理论支持和实践指导。本文首先介绍了关联规则挖掘的基本概念、发展历程和研究现状，为后续内容奠定理论基础。接着，详细阐述了关联规则挖掘的主要算法，包括Apriori算法、FP-Growth算法等，并对这些算法的性能特点进行了对比分析。在此基础上，本文进一步探讨了关联规则挖掘在不同领域的应用，如零售业、电子商务、医疗诊断等，并通过实例分析展示了关联规则挖掘在解决实际问题中的有效性。本文总结了关联规则挖掘技术的研究现状，指出了当前研究中存在的问题和挑战，并对未来的研究方向进行了展望。通过本文的阐述，读者可以对关联规则挖掘技术有一个全面、深入的了解，并为相关领域的研究和实践提供有益的参考。二、关联规则技术基础关联规则挖掘是数据挖掘领域的重要分支，它通过分析大型数据集中项之间的关系，揭示出隐藏在数据背后的有趣模式或关联。这些规则常常在零售市场分析、商品推荐系统、网络日志分析等领域发挥重要作用。关联规则挖掘的核心在于寻找项集之间的强关联规则，即那些频繁出现且置信度高的规则。关联规则挖掘中最著名的算法是Apriori算法，该算法通过逐层搜索频繁项集的方式来发现关联规则。Apriori算法基于两个重要的性质：频繁项集的所有非空子集也必须是频繁的，以及如果某个项集不是频繁的，那么它的所有超集也不是频繁的。这两个性质大大减少了算法需要搜索的项集空间，提高了挖掘效率。除了Apriori算法外，还有其他一些关联规则挖掘算法，如FP-Growth算法。FP-Growth算法通过构建前缀树（FP-Tree）来直接挖掘频繁项集，避免了Apriori算法中候选项集生成和测试的冗余，因此在处理大规模数据集时性能更优。关联规则挖掘的结果通常以关联规则的形式呈现，包括前提项、结果项、支持度和置信度等关键指标。支持度表示前提项和结果项同时出现的频率，而置信度则表示在前提项出现的情况下，结果项出现的概率。通过设定合适的支持度和置信度阈值，可以筛选出对用户有价值的关联规则。关联规则技术是数据挖掘领域的一种重要方法，它通过寻找项集之间的强关联规则，为决策制定和数据分析提供了有力的支持。随着大数据时代的到来，关联规则技术在各个领域的应用将会越来越广泛。三、关联规则挖掘算法研究关联规则挖掘是数据挖掘领域中的一个重要研究方向，其主要目的是从大规模数据集中发现隐藏的、有趣的关联模式。关联规则挖掘算法的研究对于商业、医疗、科研等领域都具有重要的应用价值。经典的关联规则挖掘算法包括Apriori算法和FP-Growth算法。Apriori算法是最早提出的关联规则挖掘算法之一，其基于事务数据库的频繁项集进行挖掘，通过不断生成候选项集并计算其支持度来发现关联规则。然而，Apriori算法在处理大规模数据集时存在效率较低的问题，因为其需要多次扫描数据库并生成大量的候选项集。为了克服Apriori算法的缺点，Han等人提出了FP-Growth算法。FP-Growth算法采用前缀树（FP-Tree）的数据结构来存储频繁项集，从而避免了生成大量的候选项集。该算法只需扫描数据库两次，因此具有较高的效率。FP-Growth算法还支持挖掘最大频繁项集，这对于某些应用场景是非常有用的。近年来，随着大数据技术的快速发展，关联规则挖掘算法的研究也在不断深入。一些新的算法和模型被提出，如基于矩阵分解的关联规则挖掘算法、基于深度学习的关联规则挖掘方法等。这些新算法和模型在处理大规模、高维度的数据集时具有更好的性能，并能够发现更加复杂和有趣的关联模式。关联规则挖掘算法在实际应用中还需要考虑一些重要因素，如数据的稀疏性、不平衡性等问题。针对这些问题，研究者们提出了许多改进方法，如基于加权的方法、基于采样的方法等，以提高关联规则挖掘算法的准确性和效率。关联规则挖掘算法的研究是一个持续发展的领域。随着数据规模的不断扩大和应用需求的不断增加，如何设计更加高效、准确的关联规则挖掘算法仍是一个重要的研究问题。未来，我们期待更多的研究者们能够在这个领域取得更多的突破和进展。四、关联规则挖掘性能评估关联规则挖掘作为一种强大的数据挖掘技术，广泛应用于各类数据分析任务中，例如市场篮子分析、网络日志挖掘、生物信息学等。然而，关联规则挖掘的性能评估是确保挖掘结果质量的关键步骤。性能评估不仅有助于了解算法的效率，还能指导我们优化参数和选择最适合特定数据集的算法。规则质量评估：规则质量是评估关联规则挖掘结果的首要指标。常用的评估指标包括支持度（support）、置信度（confidence）和提升度（lift）。支持度反映了规则在数据集中出现的频率，置信度则衡量了规则的前件出现时，后件出现的概率。提升度则用于衡量规则是否比随机猜测更准确。高质量的规则应具有较高的支持度、置信度和提升度。算法效率评估：算法效率是衡量关联规则挖掘算法性能的重要因素。评估指标通常包括运行时间、内存消耗等。在实际应用中，我们需要在保证规则质量的前提下，尽量提高算法的效率。因此，选择合适的算法和数据结构，以及合理的参数设置，对于提高算法效率至关重要。可扩展性评估：随着数据规模的增大，关联规则挖掘算法的可扩展性成为了一个重要问题。可扩展性评估主要关注算法在处理大规模数据集时的性能表现。一个好的关联规则挖掘算法应该能够在保持较高规则质量和算法效率的同时，有效处理大规模数据集。鲁棒性评估：鲁棒性评估主要关注算法在不同类型数据集上的表现。在实际应用中，数据集的质量和特点可能千差万别。一个鲁棒的关联规则挖掘算法应该能够适应不同类型的数据集，并保持较高的性能表现。在进行关联规则挖掘性能评估时，我们通常需要使用标准的数据集，如超市购物篮数据集、网络日志数据集等。我们还需要设计合理的实验方案，包括参数设置、对比算法选择等。通过对比不同算法在不同数据集上的性能表现，我们可以全面评估关联规则挖掘算法的性能，并为实际应用提供指导。关联规则挖掘性能评估是确保挖掘结果质量的关键步骤。通过评估规则质量、算法效率、可扩展性和鲁棒性等方面，我们可以全面了解关联规则挖掘算法的性能表现，并为实际应用提供有力支持。五、关联规则技术在实际应用中的挑战与对策关联规则挖掘作为数据挖掘领域的重要分支，已经在商业、医疗、科研等领域得到了广泛的应用。然而，在实际应用中，关联规则技术也面临着一系列的挑战。数据质量和预处理挑战：关联规则挖掘的准确性很大程度上依赖于输入数据的质量。数据中的噪声、缺失值、异常值等问题都可能影响挖掘结果的准确性。因此，在应用关联规则技术前，进行数据清洗和预处理至关重要。例如，可以采用数据填充、插值、异常值检测等方法来提高数据质量。计算复杂性和效率挑战：关联规则挖掘通常涉及大量的数据和复杂的计算过程，尤其是在处理大型数据集时，计算复杂性和效率问题尤为突出。为了提高挖掘效率，可以采用一些优化策略，如使用分布式计算框架、并行化算法、剪枝技术等。关联规则的解释性和实用性挑战：关联规则挖掘产生的结果往往包含大量的规则，而这些规则的解释性和实用性是用户关心的重点。为了提高规则的可解释性和实用性，可以通过设置合适的支持度和置信度阈值来过滤掉不重要的规则，同时，也可以采用一些规则约简和规则排序方法来提高规则的实用性。隐私和安全问题：在应用关联规则技术时，如何保护用户隐私和数据安全也是一个重要的问题。可以通过数据加密、数据脱敏、访问控制等技术来保护用户隐私和数据安全。动态环境和变化的挑战：在实际应用中，数据往往处于动态变化的状态，如何适应这种变化并更新关联规则也是一个挑战。可以通过增量挖掘、滑动窗口等技术来适应数据的变化。关联规则技术在实际应用中面临着多方面的挑战。为了解决这些挑战，需要综合考虑数据质量、计算效率、规则解释性、隐私安全以及环境变化等因素，并采取相应的对策和技术手段。六、关联规则技术的未来发展趋势随着大数据时代的到来，关联规则技术将继续在多个领域展现出其重要价值。未来的关联规则技术将朝着更高效、更智能、更广泛的方向发展。技术效率的提升：随着算法的不断优化和计算能力的提升，关联规则挖掘的效率将得到进一步提升。新的算法将更加注重处理大规模数据集的能力，通过减少计算复杂度、提高内存使用效率等方式，使得关联规则挖掘更加快速、准确。智能化的发展：随着人工智能和机器学习的深入应用，关联规则技术将逐渐融入智能化决策系统。例如，通过深度学习等技术，关联规则挖掘可以自动识别数据中的复杂模式，并自动调整规则以适应数据的变化。关联规则技术还可以与预测模型结合，实现对未来趋势的预测和分析。跨领域的应用：关联规则技术不仅限于传统的零售、电商等领域，未来还将拓展到更多行业。例如，在医疗领域，关联规则技术可以帮助医生发现疾病之间的关联，提高诊断的准确性；在金融领域，关联规则技术可以帮助分析股票、基金等金融产品的关联关系，为投资者提供决策支持。隐私保护的加强：随着数据安全和隐私保护意识的提高，关联规则技术将更加注重数据的隐私保护。未来，关联规则挖掘将采用更加严格的数据加密和脱敏技术，确保在挖掘关联规则的同时，不泄露用户的隐私信息。可视化工具的完善：为了更好地呈现关联规则挖掘的结果，未来的关联规则技术将更加注重可视化工具的开发和完善。通过直观的图形界面，用户可以更加清晰地了解数据之间的关联关系，从而更加便捷地进行决策和分析。关联规则技术在未来将继续发挥重要作用，并随着技术的不断进步和应用领域的拓展，展现出更加广阔的应用前景。七、结论本文对关联规则相关技术进行了深入的研究和探讨，通过对关联规则挖掘的基本概念、算法和应用领域的介绍，分析了关联规则在数据挖掘中的重要作用。在此基础上，本文重点研究了关联规则挖掘的常用算法，包括Apriori算法、FP-Growth算法等，并对这些算法的原理、特点和适用场景进行了详细的阐述。通过对比不同算法的性能和效果，本文发现，Apriori算法作为经典的关联规则挖掘算法，具有简单易懂、易于实现等优点，但其在处理大规模数据集时存在效率较低的问题。而FP-Growth算法则通过采用前缀树结构，有效地提高了关联规则挖掘的效率，尤其适用于处理大规模数据集。本文还介绍了其他一些关联规则挖掘的优化算法，如基于矩阵的算法、并行化算法等，这些算法在不同程度上都能够提高关联规则挖掘的效率和准确性。在应用领域方面，关联规则挖掘被广泛应用于商业领域，如超市购物篮分析、商品推荐等。随着大数据时代的到来，关联规则挖掘在其他领域也展现出了广阔的应用前景，如生物信息学、社交网络分析等。本文还通过实例分析，展示了关联规则挖掘在实际应用中的效果和价值。关联规则挖掘作为一种重要的数据挖掘技术，具有广泛的应用场景和重要的应用价值。随着数据规模的不断扩大和应用需求的不断提高，关联规则挖掘技术的研究和应用将不断深入和发展。未来，我们期待看到更多创新的关联规则挖掘算法和应用案例的出现，为数据挖掘领域的发展注入新的活力。参考资料：随着大数据时代的到来，数据挖掘技术在各个领域的应用越来越广泛。其中，关联规则挖掘技术作为一种重要的数据挖掘方法，被广泛应用于电子商务、金融、医疗等领域。本文将对关联规则挖掘技术的理论、研究现状以及应用实践进行详细阐述，并探讨其未来发展方向和挑战。关联规则挖掘技术是一种基于概率论的方法，用于在大量数据中挖掘隐藏的关联规则。其基本思想是通过不断发现频繁项集，生成关联规则，评估其置信度和支持度，从而得到有趣的关联关系。关联规则挖掘技术具有广泛的应用价值，比如在电子商务中，可以发现顾客的购买习惯和喜好，为精准营销提供依据；在金融领域，可以分析股票价格波动背后的关联规则，为投资决策提供支持。关联规则挖掘技术的研究主要包括算法优化、性能提升以及应用领域拓展等方面。现有的关联规则挖掘算法主要分为两类：基于频繁项集的算法和基于关联规则的算法。基于频繁项集的算法主要通过寻找频繁项集，生成关联规则，其优点是挖掘出的规则完整且准确，但随着数据量的增加，算法的复杂度和计算量也会显著提高。基于关联规则的算法则直接挖掘关联规则，可以避免频繁项集的生成过程，提高算法效率，但可能漏掉一些较隐蔽的关联规则。针对不同应用场景和数据特点，选择合适的算法和参数设置是关联规则挖掘技术应用的关键。在电子商务领域，关联规则挖掘技术可以分析用户的购买行为和喜好，帮助企业制定更精准的营销策略。比如，通过分析用户购买记录，可以发现购买不同商品之间的关联规则，根据这些规则，可以向用户推荐同时购买这些商品的其他用户比例较高的商品，从而提高销售额。在金融领域，关联规则挖掘技术可以分析股票价格波动和其他因素之间的关联规则，从而为投资者提供有价值的参考信息。关联规则挖掘技术还可以应用于医疗、能源等领域，如根据病人的诊断结果挖掘疾病之间的关联规则，帮助医生更好地诊断和治疗疾病；或者挖掘能源消耗与天气等环境因素之间的关联规则，为节能减排提供科学依据。关联规则挖掘技术在各个领域的应用前景非常广阔。未来，随着数据挖掘技术和算法的不断改进和完善，关联规则挖掘将面临更多的挑战和发展机遇。如何提高算法的效率和准确性，处理大规模数据集，以及应用新的技术手段和工具，将是未来关联规则挖掘技术的重要研究方向。随着和机器学习等技术的不断发展，关联规则挖掘将与其他技术相结合，形成更为强大的数据挖掘和分析能力，为各个领域的创新发展提供有力支持。关联规则是形如→Y的蕴涵式，其中，和Y分别称为关联规则的先导(antecedent或left-hand-side,LHS)和后继(consequent或right-hand-side,RHS)。其中，关联规则Y，存在支持度和信任度。在描述有关关联规则的一些细节之前，先来看一个有趣的故事："尿布与啤酒"的故事。在一家超市里，有一个有趣的现象：尿布和啤酒赫然摆在一起出售。但是这个奇怪的举措却使尿布和啤酒的销量双双增加了。这不是一个笑话，而是发生在美国沃尔玛连锁店超市的真实案例，并一直为商家所津津乐道。沃尔玛拥有世界上最大的数据仓库系统，为了能够准确了解顾客在其门店的购买习惯，沃尔玛对其顾客的购物行为进行购物篮分析，想知道顾客经常一起购买的商品有哪些。沃尔玛数据仓库里集中了其各门店的详细原始交易数据。在这些原始交易数据的基础上，沃尔玛利用数据挖掘方法对这些数据进行分析和挖掘。一个意外的发现是："跟尿布一起购买最多的商品竟是啤酒！经过大量实际调查和分析，揭示了一个隐藏在"尿布与啤酒"背后的美国人的一种行为模式：在美国，一些年轻的父亲下班后经常要到超市去买婴儿尿布，而他们中有30%～40%的人同时也为自己买一些啤酒。产生这一现象的原因是：美国的太太们常叮嘱她们的丈夫下班后为小孩买尿布，而丈夫们在买尿布后又随手带回了他们喜欢的啤酒。关联规则最初提出的动机是针对购物篮分析(MarketBasketAnalysis)问题提出的。假设分店经理想更多的了解顾客的购物习惯。特别是，想知道哪些商品顾客可能会在一次购物时同时购买？为回答该问题，可以对商店的顾客事物零售数量进行购物篮分析。该过程通过发现顾客放入“购物篮”中的不同商品之间的关联，分析顾客的购物习惯。这种关联的发现可以帮助零售商了解哪些商品频繁的被顾客同时购买，从而帮助他们开发更好的营销策略。1993年，Agrawal等人在首先提出关联规则概念，同时给出了相应的挖掘算法AIS，但是性能较差。1994年，他们建立了项目集格空间理论，并依据上述两个定理，提出了著名的Apriori算法，至今Apriori仍然作为关联规则挖掘的经典算法被广泛讨论，以后诸多的研究人员对关联规则的挖掘问题进行了大量的研究。假设是项的集合。给定一个交易数据库D，其中每个事务(Transaction)t是I的非空子集，即，每一个交易都与一个唯一的标识符TID(TransactionID)对应。关联规则在D中的支持度(support)是D中事务同时包含、Y的百分比，即概率；置信度(confidence)是D中事务已经包含的情况下，包含Y的百分比，即条件概率。如果满足最小支持度阈值和最小置信度阈值，则认为关联规则是有趣的。这些阈值是根据挖掘需要人为设定。用一个简单的例子说明。表1是顾客购买记录的数据库D，包含6个事务。项集I={网球拍,网球,运动鞋,羽毛球}。考虑关联规则（频繁二项集）：网球拍与网球，事务1,2,3,4,6包含网球拍，事务1,2,6同时包含网球拍和网球，^Y=3,D=6，支持度(^Y)/D=5；=5,置信度(^Y)/=6。若给定最小支持度α=5，最小置信度β=6，认为购买网球拍和购买网球之间存在关联。关联规则挖掘过程主要包含两个阶段：第一阶段必须先从资料集合中找出所有的高频项目组(FrequentItemsets)，第二阶段再由这些高频项目组中产生关联规则(AssociationRules)。关联规则挖掘的第一阶段必须从原始资料集合中，找出所有高频项目组(LargeItemsets)。高频的意思是指某一项目组出现的频率相对于所有记录而言，必须达到某一水平。一项目组出现的频率称为支持度(Support)，以一个包含A与B两个项目的2-itemset为例，我们可以经由公式(1)求得包含{A,B}项目组的支持度，若支持度大于等于所设定的最小支持度(MinimumSupport)门槛值时，则{A,B}称为高频项目组。一个满足最小支持度的k-itemset，则称为高频k-项目组(Frequentk-itemset)，一般表示为Largek或Frequentk。算法并从Largek的项目组中再产生Largek+1，直到无法再找到更长的高频项目组为止。关联规则挖掘的第二阶段是要产生关联规则(AssociationRules)。从高频项目组产生关联规则，是利用前一步骤的高频k-项目组来产生规则，在最小信赖度(MinimumConfidence)的条件门槛下，若一规则所求得的信赖度满足最小信赖度，称此规则为关联规则。例如：经由高频k-项目组{A,B}所产生的规则AB，其信赖度可经由公式(2)求得，若信赖度大于等于最小信赖度，则称AB为关联规则。就沃尔马案例而言，使用关联规则挖掘技术，对交易资料库中的纪录进行资料挖掘，首先必须要设定最小支持度与最小信赖度两个门槛值，在此假设最小支持度min_support=5%且最小信赖度min_confidence=70%。因此符合此该超市需求的关联规则将必须同时满足以上两个条件。若经过挖掘过程所找到的关联规则「尿布，啤酒」，满足下列条件，将可接受「尿布，啤酒」的关联规则。用公式可以描述Support(尿布，啤酒)>=5%且Confidence(尿布，啤酒)>=70%。其中，Support(尿布，啤酒)>=5%于此应用范例中的意义为:在所有的交易纪录资料中，至少有5%的交易呈现尿布与啤酒这两项商品被同时购买的交易行为。Confidence(尿布，啤酒)>=70%于此应用范例中的意义为:在所有包含尿布的交易纪录资料中，至少有70%的交易会同时购买啤酒。因此，今后若有某消费者出现购买尿布的行为，超市将可推荐该消费者同时购买啤酒。这个商品推荐的行为则是根据「尿布，啤酒」关联规则，因为就该超市过去的交易纪录而言，支持了“大部份购买尿布的交易，会同时购买啤酒”的消费行为。从上面的介绍还可以看出，关联规则挖掘通常比较适用与记录中的指标取离散值的情况。如果原始数据库中的指标值是取连续的数据，则在关联规则挖掘之前应该进行适当的数据离散化（实际上就是将某个区间的值对应于某个值），数据的离散化是数据挖掘前的重要环节，离散化的过程是否合理将直接影响关联规则的挖掘结果。关联规则处理的变量可以分为布尔型和数值型。布尔型关联规则处理的值都是离散的、种类化的，它显示了这些变量之间的关系；而数值型关联规则可以和多维关联或多层关联规则结合起来，对数值型字段进行处理，将其进行动态的分割，或者直接对原始的数据进行处理，当然数值型关联规则中也可以包含种类变量。例如：性别=“女”=>职业=“秘书”，是布尔型关联规则；性别=“女”=>avg（收入）=2300，涉及的收入是数值类型，所以是一个数值型关联规则。基于规则中数据的抽象层次，可以分为单层关联规则和多层关联规则。在单层的关联规则中，所有的变量都没有考虑到现实的数据是具有多个不同的层次的；而在多层的关联规则中，对数据的多层性已经进行了充分的考虑。例如：IBM台式机=>Sony打印机，是一个细节数据上的单层关联规则；台式机=>Sony打印机，是一个较高层次和细节层次之间的多层关联规则。关联规则中的数据，可以分为单维的和多维的。在单维的关联规则中，我们只涉及到数据的一个维，如用户购买的物品；而在多维的关联规则中，要处理的数据将会涉及多个维。换成另一句话，单维关联规则是处理单个属性中的一些关系；多维关联规则是处理各个属性之间的某些关系。例如：啤酒=>尿布，这条规则只涉及到用户的购买的物品；性别=“女”=>职业=“秘书”，这条规则就涉及到两个字段的信息，是两个维上的一条关联规则。Apriori算法是一种最有影响的挖掘布尔关联规则频繁项集的算法。其核心是基于两阶段频集思想的递推算法。该关联规则在分类上属于单维、单层、布尔关联规则。在这里，所有支持度大于最小支持度的项集称为频繁项集，简称频集。该算法的基本思想是：首先找出所有的频集，这些项集出现的频繁性至少和预定义的最小支持度一样。然后由频集产生强关联规则，这些规则必须满足最小支持度和最小可信度。然后使用第1步找到的频集产生期望的规则，产生只包含集合的项的所有规则，其中每一条规则的右部只有一项，这里采用的是中规则的定义。一旦这些规则被生成，那么只有那些大于用户给定的最小可信度的规则才被留下来。为了生成所有频集，使用了递推的方法。Apriori算法采用了逐层搜索的迭代的方法，算法简单明了，没有复杂的理论推导，也易于实现。但其有一些难以克服的缺点：Savasere等设计了一个基于划分的算法。这个算法先把数据库从逻辑上分成几个互不相交的块，每次单独考虑一个分块并对它生成所有的频集，然后把产生的频集合并，用来生成所有可能的频集，最后计算这些项集的支持度。这里分块的大小选择要使得每个分块可以被放入主存，每个阶段只需被扫描一次。而算法的正确性是由每一个可能的频集至少在某一个分块中是频集保证的。该算法是可以高度并行的，可以把每一分块分别分配给某一个处理器生成频集。产生频集的每一个循环结束后，处理器之间进行通信来产生全局的候选k-项集。通常这里的通信过程是算法执行时间的主要瓶颈；而另一方面，每个独立的处理器生成频集的时间也是一个瓶颈。针对Apriori算法的固有缺陷，J.Han等提出了不产生候选挖掘频繁项集的方法：FP-树频集算法。采用分而治之的策略，在经过第一遍扫描之后，把数据库中的频集压缩进一棵频繁模式树（FP-tree），同时依然保留其中的关联信息，随后再将FP-tree分化成一些条件库，每个库和一个长度为1的频集相关，然后再对这些条件库分别进行挖掘。当原始数据量很大的时候，也可以结合划分的方法,使得一个FP-tree可以放入主存中。实验表明，FP-growth对不同长度的规则都有很好的适应性，同时在效率上较之Apriori算法有巨大的提高。关联规则挖掘技术已经被广泛应用在西方金融行业企业中，它可以成功预测银行客户需求。一旦获得了这些信息，银行就可以改善自身营销。银行天天都在开发新的沟通客户的方法。各银行在自己的ATM机上就捆绑了顾客可能感兴趣的本行产品信息，供使用本行ATM机的用户了解。如果数据库中显示，某个高信用限额的客户更换了地址，这个客户很有可能新近购买了一栋更大的住宅，因此会有可能需要更高信用限额，更高端的新信用卡，或者需要一个住房改善贷款，这些产品都可以通过信用卡账单邮寄给客户。当客户打电话咨询的时候，数据库可以有力地帮助电话销售代表。销售代表的电脑屏幕上可以显示出客户的特点，同时也可以显示出顾客会对什么产品感兴趣。再比如市场的数据，它不仅十分庞大、复杂，而且包含着许多有用信息。随着数据挖掘技术的发展以及各种数据挖掘方法的应用，从大型超市数据库中可以发现一些潜在的、有用的、有价值的信息来，从而应用于超级市场的经营。通过对所积累的销售数据的分析，可以得出各种商品的销售信息。从而更合理地制定各种商品的定货情况，对各种商品的库存进行合理地控制。另外根据各种商品销售的相关情况，可分析商品的销售关联性，从而可以进行商品的货篮分析和组合管理，以更加有利于商品销售。同时，一些知名的电子商务站点也从强大的关联规则挖掘中的受益。这些电子购物网站使用关联规则中规则进行挖掘，然后设置用户有意要一起购买的捆绑包。也有一些购物网站使用它们设置相应的交叉销售，也就是购买某种商品的顾客会看到相关的另外一种商品的广告。但是在我国，“数据海量，信息缺乏”是商业银行在数据大集中之后普遍所面对的尴尬。金融业实施的大多数数据库只能实现数据的录入、查询、统计等较低层次的功能，却无法发现数据中存在的各种有用的信息，譬如对这些数据进行分析，发现其数据模式及特征，然后可能发现某个客户、消费群体或组织的金融和商业兴趣，并可观察金融市场的变化趋势。可以说，关联规则挖掘的技术在我国的研究与应用并不是很广泛深入。由于许多应用问题往往比超市购买问题更复杂，大量研究从不同的角度对关联规则做了扩展，将更多的因素集成到关联规则挖掘方法之中，以此丰富关联规则的应用领域，拓宽支持管理决策的范围。如考虑属性之间的类别层次关系，时态关系，多表挖掘等。围绕关联规则的研究主要集中于两个方面，即扩展经典关联规则能够解决问题的范围，改善经典关联规则挖掘算法效率和规则兴趣性。关联规则算法是1993年提出的一种算法，关联规则就是支持度和信任度分别满足用户给定阈值的规则。所谓关联，反映的是一个事件和其他事件之间依赖或关联的知识。当我们查找英文文献的时候，可以发现有两个英文词都能形容关联的含义。第一个是相关性relevance，第二个是关联性association，两者都可以用来描述事件之间的关联程度。设I={i1,i2…,im}为所有项目的集合，设A是一个由项目构成的集合，称为项集。事务T是一个项目子集,每一个事务具有唯一的事务标识Tid。事务T包含项集A，当且仅当AT。如果项集A中包含k个项目，则称其为k项集。D为事务数据库，项集A在事务数据库D中出现的次数占D中总事务的百分比叫做项集的支持度（support）。如果项集的支持度超过用户给定的最小支持度阈值，就称该项集是频繁项集（或大项集）。关联规则就是形如Y的逻辑蕴含关系，其中I，YI且Y=Φ，称作规则的前件，Y是结果，对于关联规则Y，存在支持度和信任度。支持度是指规则中所出现模式的频率，如果事务数据库有s%的事务包含Y，则称关联规则Y在D中的支持度为s%，实际上，可以表示为概率P（Y），即support（Y）=P（Y）。信任度是指蕴含的强度，即事务D中c%的包含的交易同时包含Y。若的支持度是support(x)，规则的信任度为即为：support(Y)/support()，这是一个条件概率P（Y|），即confidence（Y）=P（Y|）。关联算法是数据挖掘中的一类重要算法。1993年,R.Agrawal等人首次提出了挖掘顾客交易数据中项目集间的关联规则问题，其核心是基于两阶段频繁集思想的递推算法。该关联规则在分类上属于单维、单层及布尔关联规则，典型的算法是Apriori算法。Apriori算法将发现关联规则的过程分为两个步骤：第一步通过迭代，检索出事务数据库1中的所有频繁项集，即支持度不低于用户设定的阈值的项集；第二步利用频繁项集构造出满足用户最小信任度的规则。其中，挖掘或识别出所有频繁项集是该算法的核心，占整个计算量的大部分。布尔型的关联规则只能够处理布尔型的数据，不能够处理数量型的数据。把模糊数学引入到关联规则中，则得到模糊关联规则，用来处理数量型的数据。模糊关联规则可以描述为IF-THEN的形式，其中IF的部分表示的是前提属性，THEN的部分表示结论属性。关联规则算法是数据挖掘的十大经典算法之一，它是在1993年Agrawal提出来的，它就是从大量的历史交易数据来挖掘出来有价值的商品或者信息的相互关系，在电商、社交等互联网行业中广泛地应用。商店的管理者从大量的交易数据中，发现隐藏的有价值的知识，从而优化规划营销方案、策划广告、或者新的分类设计。常见的一个例子就是购物篮的例子：把同时会被消费者购买的商品摆放在同一个货架中，从而来刺激消费；例如，购买手机的顾客，可能会购买屏保，则把手机和屏保摆放一起，也就会增加商品的销量，增加效益。布尔型的关联规则只考虑是否存在；如果发生了就为1，没有发生就为0；往往，我们需要处理的数据，包含了一些真实的数字，也就是数值型的属性值。比如，商品的价格，房子的面积，以及我们的年龄；这些都是可以用数值表示的，用户不在关心某个值对应的知识，而是某个区间对应的感兴趣的知识。由布尔型的关联规则的定义可知，下面给出模糊关联规则的模糊支持度和模糊信用区间的定义，假设s是模糊集合中的隶属度函数，也就是说它的取值范围就是0到1。定义1：模糊支持数：对于任意的模糊集合集，的模糊支持数FSupport():定义2：模糊支持率：对于任意的模糊集合集，的模糊支持率FSup()：定义3：模糊频繁属性集：如果FSup()不小于用户给定的最小支持率，那么为模糊频繁属性集。定义4：模糊关联规则：“=>Y”的模糊支持率为FSup（，Y）：定义5：强关联规则：如果和Y的支持度满足下面公式关系，那么模糊关联规则是一条强关联规则。定理1：一个模糊候