关联规则范文10篇

摘要Apriori算法是发现频繁项目集的经典算法，但是该算法需反复扫描数据库，因此效率较低。本文介绍了Apriori算法的思想，并分析了该算法的性能瓶颈。在此基础上，针对Apriori算法提出了一种改进方法，该方法采用转置矩阵的策略，只扫描一次数据库即可完成所有频繁项目集的发现。与其他经典的算法相比，本文提出的算法在项目集长度较大时，性能明显提高。

关键字关联规则，支持度，置信度，Apriori

1引言

关联规则挖掘就是在海量的数据中发现数据项之间的关系，是数据挖掘领域中研究的热点问题。1993年Agrawal等人[1]首先提出了交易数据库中不同商品之间的关联规则挖掘，并逐渐引起了专家、学者的重视。关联规则挖掘问题可以分为：发现频繁项目集和生成关联规则两个子问题，其中发现所有的频繁项目集是生成关联规则的基础。近年来，发现频繁项目集成为了关联规则挖掘算法研究的重点，在经典的Apriori算法的基础上提出里大量的改进算法。Savasere等[2]设计了基于划分(partition)的算法，该算法可以高度并行计算，但是进程之间的通信是算法执行时间的主要瓶颈；Park等[3]通过实验发现寻找频集主要的计算是在生成频繁2-项集上，利用这个性质Park等引入杂凑（Hash）技术来改进产生频繁2-项集的方法，该算法显著的提高了频繁2-项集的发现效率；Mannila等[4]提出：基于前一遍扫描得到的信息，对此仔细地作组合分析，可以得到一个改进的算法了。针对Mannila的思想Toivonen[5]进一步提出：先使用从数据库中抽取出来的采样得到一些在整个数据库中可能成立的规则，然后对数据库的剩余部分验证这个结果。Toivonen的算法相当简单并显著地减少了I/O代价，但是一个很大的缺点就是产生的结果不精确，存在数据扭曲(dataskew)。

上述针对经典Apriori算法的改进算法在生成频繁项目集时都需要多次扫描数据库，没有显著的减少I/O的代价。本文在分析了经典的Apriori算法的基础上，给出了一种改进的方法，该方法采用转置矩阵的策略，只扫描一次数据库即完成频繁项目集的发现，在项目集长度较大时，性能明显提高。

2Apriori算法

1相关技术

关联规则最初是针对购物篮分析问题提出的，目的是发现事务数据库（TransactionDatabase）中不同商品之间的联系。关联规则是形如A=》B的蕴涵式，其中A称为该关联规则的前项，B称为该关联规则的后项。事务，是一个明确定义的商业行为，如顾客在商店购物就是一次典型的事务。由用户设定的支持度和置信度的门槛值，当sup－port(A=>B)、confidence(A=>B)分别大于等于各自的门槛值时，认为A=>B是有趣的，此两值称为最小支持度(minsupport)和最小置信度(minconfidence)。同时满足minsupport和minconfidence的这种关联规则就叫做强的关联规则。设任务相关的数据D是数据库事物的集合，当项集的支持计数≥D中事务总数|D|与minsup－port的乘积时，就叫做频繁项集，当项集的支持计数可能≥D中事务总数|D|与minsupport的乘积时，就叫做侯选项集。所有侯选项集K-项集的集合记作Ck，所有频繁项集K-项集的集合常记作Lk，很明显Lk奂Ck。如果仅依赖最小支持度和最小置信度这两个参数的限制，所挖掘出的强关联规则不一定是用户感兴趣的，因此，用户可以根据实际应用的需求，再结合自身的领域知识，通过选择与实际分析任务有关的数据集，设置不同的参数，限定前项和后项的个数，选择前项和后项包含的属性等操作，对关联规则的挖掘进行约束。

2模糊集理论的引入

在讨论实际问题的时候，需要判定模糊概念涵义，如判断某个数据在模糊集的定义和归属，这时就需要普通集合与模糊集合可依某种法则相互转换。模糊理论中的截集是模糊集合和普通集合之间相互转换的一座桥梁。

3基于事务间数值型关联规则的数据挖掘算法

假设有一就业数据库，先通过数据整理，将原始数据记录值区间［0，10］偏置10个单位。由此就得到了经过偏置后的数据库记录。再依滑动窗口方法，设maxspan=1(该值可以依实际情况的需要来定),就可将偏置后的数据库数据整理转化为扩展事务数据库。再把扩展事务数据库记录通过隶属度函数转化为对应的隶属度。

摘要从大量事务记录中发现有意义的关联规则，可以帮助做出许多商务决策，如分类设计、交叉购物，从而提高销售额和利润。本文提出了一种基于链表族数据结构的关联规则挖掘的改进方法，性能明显优于Apriori算法。由于该方法只需访问数据库一次，对于挖掘海量数据其性能尤为明显。

关键词数据挖掘；关联规则；支持度

1问题概述

关联规则的挖掘的形式化描述如下：令I={i1，i2，…im}为项目集(也称为模式)，D为事务(又称交易)数据库，其中每个事务T是I中一组项目集合，即TI，并令其有一个唯一的标识符TID。如果对于I中的子集X有XT，则事务包含项目集X。关联规则就是形如XY的逻辑蕴涵式，其中XI，YI，且X∩Y=。如果D中S%交易包含X∪Y，关联规则XY在D中具有支持s。如果D中c%的包含X的交易也同时包含Y，则关联规则XY在D中可信度c成立。关联规则挖掘一般分为两步：①发现所有的频繁项目集，也就是说这些项目集在数据库中的支持计数必须不小于预先设定的一个阈值，即最小支持度；②由频繁项目集产生强关联规则，也就是说这些强关联规则必须满足最小支持度和最小可信度。其中第2步，一般采用如下方法：对于一个频繁项目集l的每一个非空子集s如果support_count(1)/support_count(s)≥min_conf，(其后support_count(1)表示项目集l在数据库中的支持计数，而min_conf表示最小可信度)则规则输出：“s(1-s)”，该规则也称为强关联规则，第2步相对比较简单，目前大部分研究工作都针对第1步，以改进寻找频繁项目集的效率，本文针对第1步提出了一种称为ALT的改进算法。

2研究现状

目前，关联规则挖掘算法中，最有影响的是AGRWAL和SRIKANT于1994年提出的Apriori算法[1]。在许多情况下，Apriori的候选产生-检查方法大幅度压缩了候选项目集的大小，并导致很好的性能，然而，它有两种开销微不足道：①可能产生大量候选项目集；②可能需要重复地扫描数据库，通过模式匹配检查有一个很大的候选集合，但有一种有趣的称为频繁模式增长(Frequent_PatternGrowth)，或简称FP-增长解决了此问题。它采用如下分治策略：将提供频繁项目集的数据库压缩到一棵频繁模式树(FP-树)，并仍保留项目集关联信息；然后将这种压缩后的数据库分成一组条件数据库(一种特殊类型的投影数据库)，每个关联一个频繁项，并分别挖掘每个数据库。对于挖掘长的和短的频繁模式，FP-树方法都是有效的和可伸缩的，并且比Apriori方法快一个数量级。其它关联规则挖掘方法还有参考文献[1]中讨论且给出的AIS算法，参考文献[2]给出的SETM算法及文献[3]给出的IUA算法。

第一章总则

第一条为了规范公司（以下简称“公司”）的关联交易，保证公司与各关联人所发生的关联交易的合法性、公允性、合理性；为了保证公司各项业务通过必要的关联交易准则顺利地开展，保障股东和公司的合法权益，依据《公司法》、《公司章程》和其它有关法律、法规的规定，制定本制度。

第二条公司在确认和处理有关关联人之间关联关系与关联交易时，应遵循并贯彻以下原则：

1、尽量避免或减少与关联人之间的关联交易;

2、确定关联交易价格时，应遵循“公平、公正、公开以及等价有偿”的原则，并以书面协议方式予以确定;

3、对于必须发生的关联交易，应切实履行信息披露的有关规定;

1基于数据挖掘的机组运行

在熔炼机组优化运行的过程中，机组的运行性能指标与人员的操作水平、负荷及运行参数之间有着复杂的相互关系，这种关系在大量的生产历史数据中与机组各数据项之间关联，因此可以通过数据挖掘的方式把其中的关联关系定量的反映出来，最终反馈到实际运行中。本文结合工厂的实际情况，分析由工厂的DCS系统采集的实时运行数据，来得到用户期望的相关参数间定量的关联规则。

2交互式关联规则挖掘算法

关联规则挖掘算法在数据库的记录或对象中抽取关联性，展示了数据间位置依赖关系，其目的是寻找在大量的数据项中隐藏着的联系或相关性。其优越性在于能将用户的定制信息整合到挖掘过程中，以一种友好的方式引入约束，使挖掘出更加符合用户需要的信息，并且提高了挖掘的效率和有效性。

2.1目标数据库的确定

数据挖掘应熟悉对象的背景知识，明确挖掘的目标，根据目标确定相关数据，以此作为目标数据库，来完成对数据的预处理、挖掘和规则评价。

摘要：数据挖掘就是从大量的数据中挖掘出有用的信息。数据挖掘与传统的数据分析的本质区别是数据挖掘是在没有明确假设的前提下去挖掘信息、发现知识。文章分析了数据挖掘算法的关联规则特性，对其在股票市场中的应用进行了重点，以便更好的应用在更多的领域。

关键词：关联规则；数据挖掘算法；股票

1关联规则

1.1关联规则概述

数据关联是数据库中存在的一类重要的可被发现的知识。如果两个或多个变量的取值之间存在某种规律性，就称为关联。关联分析的目的是找出数据库中隐藏的关联网，关联规则挖掘发现大量数据中项集之间有趣的关联或相关联系。近些年来，很多业界人士对关联规则挖掘进行了详细的探讨，关联规则挖掘已经成为数据挖掘中的一个非常重要的课题。关联规则概念是Agrawal等人在1993年首先提出的，与此同时还给出了一种性能相对较差的挖掘算法AIS。1994年，由于项目集格空间理论的建立，他们在以往定理的基础上提出了著名的Apriori算法，这种算法目前仍作为关联规则挖掘的经典算法引起了人们的广泛研究和讨论。一开始，关联规则的产生主要是针对购物篮分析问题。对于分店经理来说，如何更详细更清楚的了解顾客的购物习惯，尤其是想了解顾客可能会在一次购物时同时购买哪些商品？为此，我们对商店的顾客购物零售数量进行购物篮分析。而顾客的购物习惯就可通过他们放入“购物篮”中的不同商品之间的关联进行分析，零售商也可以通过这种关联分析了解哪些商品频繁的被顾客同时购买，进而有助于他们设计出更好的营销方案。与此同时，一些知名的电子商务站点也可以从具有强大功能的关联规则挖掘中获得很大好处。通过使用关联规则对数据进行分析，这些电子购物网站可以设置用户有可能会同时购买捆绑包，也有很多购物网站设置了相应的交叉销售，具体是指顾客在购买一种产品时会看到与该类产品相关的另外一种产品的广告。但是目前我国商业银行在数据大集中之后，普遍面临着“数据海量，信息缺乏”的窘迫情况。目前，在金融业所采用的数据库中，大多数数据库的功能层次都很低，只能够简单的实现数据的录入、统计、查询等，根本发现不了数据中蕴含的大量有实用价值的信息。综上所述，可以说在关联规则挖掘技术方面，我国所进行的应用研究并不是很广泛，而且也不够深入。

1.2Apriori算法

摘要：通过对电力市场营销与关联规则技术进行探究，并相应的地分析电力市场营销分析中关联规则技术的具体应用。

关键词：电力市场营销分析；关联规则技术；应用探究

科学信息技术水平的不断提高使人们产生的用电数据也在不断地增长，怎样从这些数据中找出有价值的信息是电力企业营销工作的首要任务。而关联规则技术作为一种重要的数据挖掘方法和手段，它可以有效发现相关研究对象与其影响因素的关联性，满足电力企业提取数据的需求，成为企业挖掘信息的重要步骤。随着我国电力市场体制机制的不断深化和改革，电力市场竞争越来越激烈，而且“厂网分开”之后，国内很多发电部门开始关注竞争模式，并且为了在激烈的市场竞争中胜出，大部分电力企业都在努力地降低自身的经营管理成本，加大对用户需求情况和竞争企业的深入了解，以便调整自身的发展战略和服务模式，进而为广大用电用户提供更加优质的、个性化的电力服务。而关联规则技术作为一种数据挖掘技术，应用到电力市场营销分析中去，不仅可以增加对市场信息的了解，而且还有利于提升企业的经营管理水平，对电力企业的持续发展具有重要的作用。

1电力市场营销的基本概念

本文所指的市场主要是指具有竞争性特点的电力市场，是电力企业和电能用户之间通过竞价、协商等方式来交易相关的电能产品，而且借助市场竞争来有效确定数量和价格的机制。而电力营销市场主要是指电力企业在千变万化的市场竞争环境中，为了不断满足广大用户的用电需求，采取各种形式的营销手段和策略，向广大用电用户提供更加优质的电力产品和电力服务，不断提升用电用户的满意度和信赖度，从而获取更多利润的一种销售活动[1]。通俗来讲，电力市场营销就是在电力市场中通过交换行为来满足潜在用户和现实用户需求的一个过程。

2关联规则技术分析

摘要:作为民法理论基础的民法规则、民法原则，共同组成了民法理论，为民事案件的审判提供了重要的法律依据。在其实际应用过程中可以发现两者之间的关联性较强，共同为我国的法治化发展进程发挥了重要的促进作用。但是他们之间在存有关联性的同时也具有本质上的差异，在具体案件审判时还需要参照民法规则和民法原则进行审判，结合实际情况正确的使用，因此本文主要探究民法规则、民法原则之间的关联性所表现出的内在联系，以及他们之间的关联性的差异表现，最后通过具体的案件审判进行探究。

关键词:民法规则;关联性;民法原则

法律后果、构成要件组成的法律规则就是民法规则，其特征是具体明确。而民法原则主要体现了经济基础的特征、民法的本质，是判断民事行为、抽象价值的重要准则。在民法的全部领域都可以使用民法原则，而民法规则则适用于民法的特定领域。深入研究两者之间的关联性，为实际应用中提供便利，从而做出更加准确的判决。

一、民法规则与民法原则的关联性所表现出的内在联系

在民法领域范围内，民法规则与民法原则都适用，他们之间的关联性较强，具有一些共同的特征，这些共同特征促使两者之间存有密切的内在联系。主要表现在以下几方面:

(一)在整个民事立法过程中的关联性———两者都可以体现出来

摘要：文章根据高校图书馆的实际业务需要，运用关联规则对高校图书馆学生的借阅数据进行了挖掘分析。首先将图书馆历史借阅数据进行预处理，预处理包括对数据进行清理、集成、转换以及建立事务数据库；然后利用关联规则挖掘算法（MFP-Miner算法）对事务数据库进行挖掘处理，挖掘出图书借阅的关联规则，为图书借阅、图书推荐等服务提供科学的数据支持，从而提升图书馆服务质量。

关键词：数据挖掘；关联规则；MFP-Miner算法

0引言

在高校的教学和科研活动中图书馆发挥着重大作用，被称作“大学心脏”。随着计算机技术和网络技术的广泛应用，图书馆也应不断提高图书管理的信息化程度，完善服务功能，满足当前用户的需求。为了提高图书馆工作管理效率，当前，高校图书馆采用了数据库技术实现图书信息化管理。采用数据库技术后图书馆的流通服务工作比过去有了很大的进步，但仍然存在着一些问题。学生借阅信息是图书流通管理中最重要的数据之一，如何利用这些数据，快速挖掘到有效信息，是图书信息数据挖掘研究热点。本文重点研究关联规则在高校图书馆借阅信息的挖掘应用。

1数据挖掘技术

1.1数据挖掘概念

摘要人寿保险行业在激烈的市场竞争中生成了大量的保单业务，如何对这些海量信息进行深层次的分析与挖掘，让其发挥巨大的增值作用。针对这一问题，利用关联规则挖掘技术从人寿保单数据中，分析投保人的各项特征与索赔的内在关系，所得到的结论对保险公司的业务发展具有重要的指导意义。

关键词关联规则；数据挖掘；人寿保险

1引言

近年来，数据密集型的保险行业经过多年的运营，也已经积累了海量的历史数据，这些数据是公司的重要财富。要从这些大量数据中获取能给公司带来无限商机的有价值信息，急需更高效的数据处理方法和技术。此时数据挖掘技术显示出了它特有的优越性。1

2关联规则挖掘技术

数据挖掘(DataMining)是一个利用各种分析技术和工具从大量数据中提取有用知识的过程。它是一门交叉学科，把人们对数据的应用从低层次的简单查询，提升到从数据中挖掘知识，提供决策支持。它包含很多技术与方法，其中关联规则挖掘是一项非常重要的技术，是数据挖掘的一个主要研究方向。迄今为止，关联规则挖掘已经被应用到很多领域，例如零售业、市场营销、医学等，为各个领域的决策支持提高了一个有效的手段。