目录

关联规则

关联规则的概念：

关联规则的评估指标

-评估指标也就是支持度和置信度

APriori算法

Apriori的步骤

Apriori算法的实例说明

Apriori算法的实例的缺点及瓶颈

小结：

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目前进度：第四部分【机器学习算法】

关联规则

关联规则的概念：

关联规则是由数据挖掘之父Rakesh Agrawal提出

当他提出这个关联规则之后数据挖掘概念一度非常火，比如非常著名的啤酒与尿布，其实就是通过关联规则找出啤酒与尿布的关联规则关系。

而且这个关联规则被运用到商业中，并且运用的非常成功，它刚开始是在IBM，现在被微软挖墙角，现在在微软工作，是微软的技术工作人员。

 

建立软件IBM Intelligent Miner ，当时就被部署到云计算中去，在IBM的云中。

许多数据挖掘算法的设计者Apriori和AprioriAll都是他设计建立的。

关联规则是为了寻找经常购买的产品组合。从交易数据库里，找到经常购买的数据库组合

关联规则的原因：

购物篮分析（如果我们知道了哪些产品顾客会同时购买，我们把商品包装为一个pakege，比如AB这两个商品经常被一起购买，所以我们就可以针对这项目，进行设定折扣活动，做交叉销售（cross -marketing，），就一个客户经常购买A类产品，就可以推荐他来购买B，或者catalog design现在某人购买了商品A，下面的推荐页就会出现与A相关的BCD商品组。甚至我们可以进行空间的设计，什么商品应该放在什么商品的旁边，（shelf space layout design）比如我们购买小孩玩具的时候，一般都会多购买几个电池，所以就可以把电动玩具和电池放在同一个位置，这就是透过关联规则了解商品被一起购买的可能性，然后一起购买，或者etc）

案例：

关联规则表示一：

表示为：Body——》Head[Support，Confidence]

Buys（x，“Computer”）——》buys（x，“Software”）[2%,60%]

代表了x购买computer之后再次购买软件的关系，我们有两个指标，一个是支持度support和置信度confidence，在这个规则里，支持度就是百分之2，置信度就是百分之60。置信度就是条件概率，就是在卖电脑的情况下，购买软件的概率是百分之60，支持度一会我们细说。

这种形式的关联规则，我们叫单维度得到关联规则，因为它只涉及一个维度，买什么影响买什么，

关联规则表示二：

其实我们也有多维度的关联规则，比如我们输入的是一张表格，而不是一笔一笔的交易。

规则表示如下：

major（x，“CS”）^takes(x,“DB”)——》grade（x，“A”）[1%,75%]

如果X它的科系是电脑CS，修了一门数据库DB的课，这个人成绩得到A的概率是百分之75。

而之后我们用Apriori算法既可以得到多维度的关联规则，又可以得到单维度的关联规则

关联规则的评估指标

-评估指标也就是支持度和置信度

刚才我们已经说了置信度，其实就是条件概率，在body发生的概率下，Head发生的概率。

现在说一下支持度

下面是案例：

 

字段1是我们的交易编号，通常关联规则是以一个交易为单位，所以这里就有它的交易编号，这里我们代表也是一个交易编号，代表顾客同时购买了几种商品。

第一个记录代表的就是ABC3个产品同时被顾客购买

第二笔记录是顾客同时购买AC这两种商品。

现在我们就2个商品A——》C这两个商品，这个方向，的关联规则

A——》C，关联规则都会有两个指标

支持度Support=Support（{A,C}）=50%

置信度Confidence=Support（{A,C}）/Support({A})=66.6%

支持度是什么，就是我们不看——》这个方向，我们单纯就看，A与C同时被购买的概率就是我们的支持度。

我们来看看我们的数据，有多少数据是A和C同时被购买，第一笔，第二笔AC都被同时购买，所以AC被同时购买的支持率就是被购买的笔数除以/总笔数。就是2/4,百分之50

置信度就是，AC的支持度和A的支持度的除法，也就是AC同时被购买的概率除以A被购买的概率。也就是2/4除以3/4。也可以理解为，购买A的次数有3次，其中有2次也购买C了，用2/3就是置信度。也就是在A被购买的情况下C也被购买的概率。

但是一条规则有了支持度和置信度，它不一定是关联规则。关联规则我们必须舍得一个最低门槛，同时满足两个条件，第一个就是我们定义的最小支持度的门槛，minimum support和最小置信度的门槛minimum confidence。

所以我们做关联规则必须设定2个参数，一个是最小支持度，一个是最小置信度。

我们也把关联规则的确定叫做购物篮分析，主要原因就是因为，我们的市场分析师，就是为了分析顾客会放什么东西到我们的购物篮里面。购物篮的东西就是同时间被购买的东西，市场分析师想了解哪些商品顾客会同时购买，那如果他知道这个信息，就可以进行很多相关的活动设定，所以我们把关联规则分析也叫做购物篮分析。

假如你得到了一个关联规则。

Shirt和tie[13.5%,70%]

现在你要用两句话来描述着两个关联规则，你要怎么说

顾客买了一件shirt，再同时购买tie的概率有百分之70，

顾客同时购买shirt和tie的概率占总购买量的百分之13.5

现在，我们有一个案例

 

我们设定，我们的最小支持度为百分之50，最小置信度为百分之50。那么我们就会得到2条关联规则。

A——》C[50%,66.6%]

C——》A[50%，100%]

首先我们看AC各自的支持度，AC和CA都是占了案例的一半。置信度，在A条件下的c有百分之66.6，而在C条件下的A为百分之百所以这两对会同时出现。

但是这两个关联规则一定会同时出现吗

不见得，如果我们把置信度的要求设定为百分之70.

那么A——》C就不会出现了不见得会成对产生。

APriori算法

-非常有名的算法，解决暴力法的弊端、apriori的算法

于是我们就考虑，我们直接把全部的支持度和置信度都整理出来，不就可以找到了合理的关联规则了吗。

但是这里有一个问题，我们的关联规则是指数递增的我们要从这个指数个数的小规则里，寻找到全部的关联规则，需要的时间要非常非常的久，假如我们单一商品一共有100种

 

如果要寻找商品之间两两关联的规则，就有4950个规则，3个产品的组合，比如AB——》C，那就要求C100取3.也就是161700

如果要把每种方法都尝试一遍，就要关联2100-1次。在里面寻找我们需要的关联规则，这就已经是一个天文数字了，而且我们卖场还不只有100件商品，10万种商品这样，2的10万次方-1，不可能短时间得到，所以我们不可能用暴力法得到关联规则的问题。它的问题就是执行时间太久。

算法Apriori其实只有一个理论，Apriori Principle

它其实就是一句话，如何frequent itemset的子集合也一定是frequent itemset

Frequent itemset就是频繁被购买的组合。一个被频繁购买的组合，它的子集合也一定会被频繁购买。举例来讲

 

A,C，有4笔交易，有两笔是包含AC，支持度是百分之50.我们设定的最小支持度是百分之50，所以AC就是一个频繁项目。也就是只要大于最小支持度的就会被我们算做频繁商品组合。

而我们的理论Apriori Principle代表的就是，AC既然指数出现两次，那么其中A，C也肯定至少出现2次。最差的情况就是和AC的支持度。这就是被频繁购买的组合，它的子集也一定被频繁购买。

这就是我们算法的唯一理论。

但是我们apriori算法使用的时候，不是直接使用，而是倒着用。比如我们有一个商品E，它仅仅出现一次，支持度是1/4，那么所有和E的组合你就不用考虑了，AE，BE，CE都不用考虑。因为最好的情况也就是1/4。也就是说，子集合数据都不够，那么与它相关的集合，也就不用考虑了。

Apriori的步骤

首先寻找经常被购买的组合是哪一些，例如，AB经常被购买，因为AB的支持度大于最小支持度的门槛值。所以AB代表经常被购买的产品组合。

这时代表它们的最小支持度已经够了，接下来再由经常被购买的项目里产生关联规则。

比如AB，就可以产生2条关联规则，比如A——》B或者B——》A。

这时就只要考虑这两个规则的置信度，如果有，就是我们的关联规则，没有就不是我们的关联规则，如果都满足，就可以输出我们的关联规则

Apriori算法的实例说明

-候选项集的产生和候选项集的缩减

 

这个案例是5笔交易，代表这些项目被同时购买的5笔订单。

我们现在设定我们的最小支持度为百分之30，最小置信度为百分之60

我们会得到一条规则（orange juice）——》（soda）

也就是买orange juice就很可能买soda。

而且仅有这条关联规则，那么这条真的是关联规则吗。我们来看看，第一订单他们俩被同时购买，第3笔订单他们也被同时购买。剩下的没有。

所以它的支持度是百分之40，置信度是百分之66.6因为3笔购买orange juice的情况购买了

我们来看看apriori的实际处理过程。

 

我们来看第一个表格，它是把全部的商品的支持度都计算出来，寻找其中满足置信度大于最小置信度的商品。最后剩下左上第二个表格的3个商品，1orange juice 2soda 3window cleaner。

然后我们可以根据这3个商品组合出长度是二的商品组合。也就是左下角的图片，这3个图进行求支持度，因为后两个关联规则不满足条件然后它就被我们过滤掉。于是我们就只找到 关联规则orange juice和soda的关联规则。

而且由于长度为2的关联规则只有1，我们就没法去组长度为3的关联规则。

然后我们就可以去找卖orange juice——》soda

和soda——》orange juice的规则

第一条规则的置信度是百分之66.6

第二条规则的置信度是百分之50

为什么第二条才一半呢，因为soda有4次购买，其中只有2次购买了orange juice

 

于是我们就得到他的过程，就是这样。先从单个项目中去筛，然后两两关联的项目中去筛，因为不能得到3个关联规则的情况，最后利用置信度，来筛出关联规则。

再举一个复杂一些的例子。

 

这里我们有一个数据D，代表4笔交易，我们会对里面的商品进行计数处理，得到C1，然后我们现在设定支持度，这里我们不用百分比，直接用次数介绍，也就是，至少要出现2笔交易，于是就筛选出1235这4个情况L1，我们现在通过L1产生交叉长度为2的候选人，最后得到，12,13,15,23,25,35，再次扫描一下数据库，扫描他们出现的次数。最后得到出现次数为121232.筛除出长度为2的频繁项目：13,23,25,35。然后我们要得到长度为3的频繁项目。一个长度为3的频繁项目要求，每个两两对应的单独频繁项目都有频繁出现过才能检查，比如235，就要求23,25,35都频繁出现过，这就是我们的候选人235，其他都不用考虑。最后我们就得到235的项目组合。

还有一个更为复杂的案例：

 

它也是一样，进行单独商品的计数，然后寻找两两对应的商品组合进行计数，在组长度为3的组合，我们要找头相同尾巴不同的组合，得到2个关联规则I1I2I3，I1I2I5候选人，进行计数，次数都大于二，所以这3个就可以被作为被频繁购买的项目集。

如果我们要组合出L4的话，那么我们也是一样的处理方法，

比如现在有4个长度为3的频繁项目（abc，abd，acd，ace，bcd）

那么我们就可以找到abcd和acde，因为没有cde，所以我们就只有一个长度为4的候选人abcd。

Apriori算法的实例的缺点及瓶颈

Apriori算法的瓶颈就是它的速度慢，它是用频繁被购买的候选集合，去产生频繁被购买的集合。用l2产生c3再产生l3

每次产生都得扫描数据库的内容才知道那些要保留，那些要删除。

也就是2步，产生候选人，在扫描数据库。

瓶颈1：候选人可能非常非常多。比如我们之前的案例，长度为1的样本就只有5个候选人就产生了10个。更不用说之后商品假如有1万个。就要产生1千万个长度为2的候选人。候选人集合很大，很占用记忆空间，

瓶颈2，如果你要产生长度为n的数据，那么就可能要扫描n+1次原始数据。比如我们选择c5经过扫描，没有通过就只能选择l4，所以程度为4的数据，那么就要扫描5次。如果原始数据有几万笔，那么不断的扫描会很浪费时间。

所以有浪费记忆体和浪费时间的缺点。于是有人就提出FPGrower的方法来解决这两项缺点。

小结：

我们今天讲了关联规则的概念，和它的两个指标，还有说明了一个算法Apriori的算法，它是为了解决暴力法的弊端所出现的，我们也发现Apriori的缺点，如何解决呢？于是就有FPgrowth的方法。