關聯規(guī)則范文10篇

摘要Apriori算法是發(fā)現頻繁項目集的經典算法，但是該算法需反復掃描數據庫，因此效率較低。本文介紹了Apriori算法的思想，并分析了該算法的性能瓶頸。在此基礎上，針對Apriori算法提出了一種改進方法，該方法采用轉置矩陣的策略，只掃描一次數據庫即可完成所有頻繁項目集的發(fā)現。與其他經典的算法相比，本文提出的算法在項目集長度較大時，性能明顯提高。

關鍵字關聯規(guī)則，支持度，置信度，Apriori

1引言

關聯規(guī)則挖掘就是在海量的數據中發(fā)現數據項之間的關系，是數據挖掘領域中研究的熱點問題。1993年Agrawal等人[1]首先提出了交易數據庫中不同商品之間的關聯規(guī)則挖掘，并逐漸引起了專家、學者的重視。關聯規(guī)則挖掘問題可以分為：發(fā)現頻繁項目集和生成關聯規(guī)則兩個子問題，其中發(fā)現所有的頻繁項目集是生成關聯規(guī)則的基礎。近年來，發(fā)現頻繁項目集成為了關聯規(guī)則挖掘算法研究的重點，在經典的Apriori算法的基礎上提出里大量的改進算法。Savasere等[2]設計了基于劃分(partition)的算法，該算法可以高度并行計算，但是進程之間的通信是算法執(zhí)行時間的主要瓶頸；Park等[3]通過實驗發(fā)現尋找頻集主要的計算是在生成頻繁2-項集上，利用這個性質Park等引入雜湊（Hash）技術來改進產生頻繁2-項集的方法，該算法顯著的提高了頻繁2-項集的發(fā)現效率；Mannila等[4]提出：基于前一遍掃描得到的信息，對此仔細地作組合分析，可以得到一個改進的算法了。針對Mannila的思想Toivonen[5]進一步提出：先使用從數據庫中抽取出來的采樣得到一些在整個數據庫中可能成立的規(guī)則，然后對數據庫的剩余部分驗證這個結果。Toivonen的算法相當簡單并顯著地減少了I/O代價，但是一個很大的缺點就是產生的結果不精確，存在數據扭曲(dataskew)。

上述針對經典Apriori算法的改進算法在生成頻繁項目集時都需要多次掃描數據庫，沒有顯著的減少I/O的代價。本文在分析了經典的Apriori算法的基礎上，給出了一種改進的方法，該方法采用轉置矩陣的策略，只掃描一次數據庫即完成頻繁項目集的發(fā)現，在項目集長度較大時，性能明顯提高。

2Apriori算法

1相關技術

關聯規(guī)則最初是針對購物籃分析問題提出的，目的是發(fā)現事務數據庫（TransactionDatabase）中不同商品之間的聯系。關聯規(guī)則是形如A=》B的蘊涵式，其中A稱為該關聯規(guī)則的前項，B稱為該關聯規(guī)則的后項。事務，是一個明確定義的商業(yè)行為，如顧客在商店購物就是一次典型的事務。由用戶設定的支持度和置信度的門檻值，當sup－port(A=>B)、confidence(A=>B)分別大于等于各自的門檻值時，認為A=>B是有趣的，此兩值稱為最小支持度(minsupport)和最小置信度(minconfidence)。同時滿足minsupport和minconfidence的這種關聯規(guī)則就叫做強的關聯規(guī)則。設任務相關的數據D是數據庫事物的集合，當項集的支持計數≥D中事務總數|D|與minsup－port的乘積時，就叫做頻繁項集，當項集的支持計數可能≥D中事務總數|D|與minsupport的乘積時，就叫做侯選項集。所有侯選項集K-項集的集合記作Ck，所有頻繁項集K-項集的集合常記作Lk，很明顯Lk奐Ck。如果僅依賴最小支持度和最小置信度這兩個參數的限制，所挖掘出的強關聯規(guī)則不一定是用戶感興趣的，因此，用戶可以根據實際應用的需求，再結合自身的領域知識，通過選擇與實際分析任務有關的數據集，設置不同的參數，限定前項和后項的個數，選擇前項和后項包含的屬性等操作，對關聯規(guī)則的挖掘進行約束。

2模糊集理論的引入

在討論實際問題的時候，需要判定模糊概念涵義，如判斷某個數據在模糊集的定義和歸屬，這時就需要普通集合與模糊集合可依某種法則相互轉換。模糊理論中的截集是模糊集合和普通集合之間相互轉換的一座橋梁。

3基于事務間數值型關聯規(guī)則的數據挖掘算法

假設有一就業(yè)數據庫，先通過數據整理，將原始數據記錄值區(qū)間［0，10］偏置10個單位。由此就得到了經過偏置后的數據庫記錄。再依滑動窗口方法，設maxspan=1(該值可以依實際情況的需要來定),就可將偏置后的數據庫數據整理轉化為擴展事務數據庫。再把擴展事務數據庫記錄通過隸屬度函數轉化為對應的隸屬度。

摘要從大量事務記錄中發(fā)現有意義的關聯規(guī)則，可以幫助做出許多商務決策，如分類設計、交叉購物，從而提高銷售額和利潤。本文提出了一種基于鏈表族數據結構的關聯規(guī)則挖掘的改進方法，性能明顯優(yōu)于Apriori算法。由于該方法只需訪問數據庫一次，對于挖掘海量數據其性能尤為明顯。

關鍵詞數據挖掘；關聯規(guī)則；支持度

1問題概述

關聯規(guī)則的挖掘的形式化描述如下：令I={i1，i2，…im}為項目集(也稱為模式)，D為事務(又稱交易)數據庫，其中每個事務T是I中一組項目集合，即TI，并令其有一個唯一的標識符TID。如果對于I中的子集X有XT，則事務包含項目集X。關聯規(guī)則就是形如XY的邏輯蘊涵式，其中XI，YI，且X∩Y=。如果D中S%交易包含X∪Y，關聯規(guī)則XY在D中具有支持s。如果D中c%的包含X的交易也同時包含Y，則關聯規(guī)則XY在D中可信度c成立。關聯規(guī)則挖掘一般分為兩步：①發(fā)現所有的頻繁項目集，也就是說這些項目集在數據庫中的支持計數必須不小于預先設定的一個閾值，即最小支持度；②由頻繁項目集產生強關聯規(guī)則，也就是說這些強關聯規(guī)則必須滿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：對于一個頻繁項目集l的每一個非空子集s如果support_count(1)/support_count(s)≥min_conf，(其后support_count(1)表示項目集l在數據庫中的支持計數，而min_conf表示最小可信度)則規(guī)則輸出：“s(1-s)”，該規(guī)則也稱為強關聯規(guī)則，第2步相對比較簡單，目前大部分研究工作都針對第1步，以改進尋找頻繁項目集的效率，本文針對第1步提出了一種稱為ALT的改進算法。

2研究現狀

目前，關聯規(guī)則挖掘算法中，最有影響的是AGRWAL和SRIKANT于1994年提出的Apriori算法[1]。在許多情況下，Apriori的候選產生-檢查方法大幅度壓縮了候選項目集的大小，并導致很好的性能，然而，它有兩種開銷微不足道：①可能產生大量候選項目集；②可能需要重復地掃描數據庫，通過模式匹配檢查有一個很大的候選集合，但有一種有趣的稱為頻繁模式增長(Frequent_PatternGrowth)，或簡稱FP-增長解決了此問題。它采用如下分治策略：將提供頻繁項目集的數據庫壓縮到一棵頻繁模式樹(FP-樹)，并仍保留項目集關聯信息；然后將這種壓縮后的數據庫分成一組條件數據庫(一種特殊類型的投影數據庫)，每個關聯一個頻繁項，并分別挖掘每個數據庫。對于挖掘長的和短的頻繁模式，FP-樹方法都是有效的和可伸縮的，并且比Apriori方法快一個數量級。其它關聯規(guī)則挖掘方法還有參考文獻[1]中討論且給出的AIS算法，參考文獻[2]給出的SETM算法及文獻[3]給出的IUA算法。

第一章總則

第一條為了規(guī)范公司（以下簡稱“公司”）的關聯交易，保證公司與各關聯人所發(fā)生的關聯交易的合法性、公允性、合理性；為了保證公司各項業(yè)務通過必要的關聯交易準則順利地開展，保障股東和公司的合法權益，依據《公司法》、《公司章程》和其它有關法律、法規(guī)的規(guī)定，制定本制度。

第二條公司在確認和處理有關關聯人之間關聯關系與關聯交易時，應遵循并貫徹以下原則：

1、盡量避免或減少與關聯人之間的關聯交易;

2、確定關聯交易價格時，應遵循“公平、公正、公開以及等價有償”的原則，并以書面協(xié)議方式予以確定;

3、對于必須發(fā)生的關聯交易，應切實履行信息披露的有關規(guī)定;

1基于數據挖掘的機組運行

在熔煉機組優(yōu)化運行的過程中，機組的運行性能指標與人員的操作水平、負荷及運行參數之間有著復雜的相互關系，這種關系在大量的生產歷史數據中與機組各數據項之間關聯，因此可以通過數據挖掘的方式把其中的關聯關系定量的反映出來，最終反饋到實際運行中。本文結合工廠的實際情況，分析由工廠的DCS系統(tǒng)采集的實時運行數據，來得到用戶期望的相關參數間定量的關聯規(guī)則。

2交互式關聯規(guī)則挖掘算法

關聯規(guī)則挖掘算法在數據庫的記錄或對象中抽取關聯性，展示了數據間位置依賴關系，其目的是尋找在大量的數據項中隱藏著的聯系或相關性。其優(yōu)越性在于能將用戶的定制信息整合到挖掘過程中，以一種友好的方式引入約束，使挖掘出更加符合用戶需要的信息，并且提高了挖掘的效率和有效性。

2.1目標數據庫的確定

數據挖掘應熟悉對象的背景知識，明確挖掘的目標，根據目標確定相關數據，以此作為目標數據庫，來完成對數據的預處理、挖掘和規(guī)則評價。

摘要：數據挖掘就是從大量的數據中挖掘出有用的信息。數據挖掘與傳統(tǒng)的數據分析的本質區(qū)別是數據挖掘是在沒有明確假設的前提下去挖掘信息、發(fā)現知識。文章分析了數據挖掘算法的關聯規(guī)則特性，對其在股票市場中的應用進行了重點，以便更好的應用在更多的領域。

關鍵詞：關聯規(guī)則；數據挖掘算法；股票

1關聯規(guī)則

1.1關聯規(guī)則概述

數據關聯是數據庫中存在的一類重要的可被發(fā)現的知識。如果兩個或多個變量的取值之間存在某種規(guī)律性，就稱為關聯。關聯分析的目的是找出數據庫中隱藏的關聯網，關聯規(guī)則挖掘發(fā)現大量數據中項集之間有趣的關聯或相關聯系。近些年來，很多業(yè)界人士對關聯規(guī)則挖掘進行了詳細的探討，關聯規(guī)則挖掘已經成為數據挖掘中的一個非常重要的課題。關聯規(guī)則概念是Agrawal等人在1993年首先提出的，與此同時還給出了一種性能相對較差的挖掘算法AIS。1994年，由于項目集格空間理論的建立，他們在以往定理的基礎上提出了著名的Apriori算法，這種算法目前仍作為關聯規(guī)則挖掘的經典算法引起了人們的廣泛研究和討論。一開始，關聯規(guī)則的產生主要是針對購物籃分析問題。對于分店經理來說，如何更詳細更清楚的了解顧客的購物習慣，尤其是想了解顧客可能會在一次購物時同時購買哪些商品？為此，我們對商店的顧客購物零售數量進行購物籃分析。而顧客的購物習慣就可通過他們放入“購物籃”中的不同商品之間的關聯進行分析，零售商也可以通過這種關聯分析了解哪些商品頻繁的被顧客同時購買，進而有助于他們設計出更好的營銷方案。與此同時，一些知名的電子商務站點也可以從具有強大功能的關聯規(guī)則挖掘中獲得很大好處。通過使用關聯規(guī)則對數據進行分析，這些電子購物網站可以設置用戶有可能會同時購買捆綁包，也有很多購物網站設置了相應的交叉銷售，具體是指顧客在購買一種產品時會看到與該類產品相關的另外一種產品的廣告。但是目前我國商業(yè)銀行在數據大集中之后，普遍面臨著“數據海量，信息缺乏”的窘迫情況。目前，在金融業(yè)所采用的數據庫中，大多數數據庫的功能層次都很低，只能夠簡單的實現數據的錄入、統(tǒng)計、查詢等，根本發(fā)現不了數據中蘊含的大量有實用價值的信息。綜上所述，可以說在關聯規(guī)則挖掘技術方面，我國所進行的應用研究并不是很廣泛，而且也不夠深入。

1.2Apriori算法

摘要：通過對電力市場營銷與關聯規(guī)則技術進行探究，并相應的地分析電力市場營銷分析中關聯規(guī)則技術的具體應用。

關鍵詞：電力市場營銷分析；關聯規(guī)則技術；應用探究

科學信息技術水平的不斷提高使人們產生的用電數據也在不斷地增長，怎樣從這些數據中找出有價值的信息是電力企業(yè)營銷工作的首要任務。而關聯規(guī)則技術作為一種重要的數據挖掘方法和手段，它可以有效發(fā)現相關研究對象與其影響因素的關聯性，滿足電力企業(yè)提取數據的需求，成為企業(yè)挖掘信息的重要步驟。隨著我國電力市場體制機制的不斷深化和改革，電力市場競爭越來越激烈，而且“廠網分開”之后，國內很多發(fā)電部門開始關注競爭模式，并且為了在激烈的市場競爭中勝出，大部分電力企業(yè)都在努力地降低自身的經營管理成本，加大對用戶需求情況和競爭企業(yè)的深入了解，以便調整自身的發(fā)展戰(zhàn)略和服務模式，進而為廣大用電用戶提供更加優(yōu)質的、個性化的電力服務。而關聯規(guī)則技術作為一種數據挖掘技術，應用到電力市場營銷分析中去，不僅可以增加對市場信息的了解，而且還有利于提升企業(yè)的經營管理水平，對電力企業(yè)的持續(xù)發(fā)展具有重要的作用。

1電力市場營銷的基本概念

本文所指的市場主要是指具有競爭性特點的電力市場，是電力企業(yè)和電能用戶之間通過競價、協(xié)商等方式來交易相關的電能產品，而且借助市場競爭來有效確定數量和價格的機制。而電力營銷市場主要是指電力企業(yè)在千變萬化的市場競爭環(huán)境中，為了不斷滿足廣大用戶的用電需求，采取各種形式的營銷手段和策略，向廣大用電用戶提供更加優(yōu)質的電力產品和電力服務，不斷提升用電用戶的滿意度和信賴度，從而獲取更多利潤的一種銷售活動[1]。通俗來講，電力市場營銷就是在電力市場中通過交換行為來滿足潛在用戶和現實用戶需求的一個過程。

2關聯規(guī)則技術分析

摘要:作為民法理論基礎的民法規(guī)則、民法原則，共同組成了民法理論，為民事案件的審判提供了重要的法律依據。在其實際應用過程中可以發(fā)現兩者之間的關聯性較強，共同為我國的法治化發(fā)展進程發(fā)揮了重要的促進作用。但是他們之間在存有關聯性的同時也具有本質上的差異，在具體案件審判時還需要參照民法規(guī)則和民法原則進行審判，結合實際情況正確的使用，因此本文主要探究民法規(guī)則、民法原則之間的關聯性所表現出的內在聯系，以及他們之間的關聯性的差異表現，最后通過具體的案件審判進行探究。

關鍵詞:民法規(guī)則;關聯性;民法原則

法律后果、構成要件組成的法律規(guī)則就是民法規(guī)則，其特征是具體明確。而民法原則主要體現了經濟基礎的特征、民法的本質，是判斷民事行為、抽象價值的重要準則。在民法的全部領域都可以使用民法原則，而民法規(guī)則則適用于民法的特定領域。深入研究兩者之間的關聯性，為實際應用中提供便利，從而做出更加準確的判決。

一、民法規(guī)則與民法原則的關聯性所表現出的內在聯系

在民法領域范圍內，民法規(guī)則與民法原則都適用，他們之間的關聯性較強，具有一些共同的特征，這些共同特征促使兩者之間存有密切的內在聯系。主要表現在以下幾方面:

(一)在整個民事立法過程中的關聯性———兩者都可以體現出來

摘要：文章根據高校圖書館的實際業(yè)務需要，運用關聯規(guī)則對高校圖書館學生的借閱數據進行了挖掘分析。首先將圖書館歷史借閱數據進行預處理，預處理包括對數據進行清理、集成、轉換以及建立事務數據庫；然后利用關聯規(guī)則挖掘算法（MFP-Miner算法）對事務數據庫進行挖掘處理，挖掘出圖書借閱的關聯規(guī)則，為圖書借閱、圖書推薦等服務提供科學的數據支持，從而提升圖書館服務質量。

關鍵詞：數據挖掘；關聯規(guī)則；MFP-Miner算法

0引言

在高校的教學和科研活動中圖書館發(fā)揮著重大作用，被稱作“大學心臟”。隨著計算機技術和網絡技術的廣泛應用，圖書館也應不斷提高圖書管理的信息化程度，完善服務功能，滿足當前用戶的需求。為了提高圖書館工作管理效率，當前，高校圖書館采用了數據庫技術實現圖書信息化管理。采用數據庫技術后圖書館的流通服務工作比過去有了很大的進步，但仍然存在著一些問題。學生借閱信息是圖書流通管理中最重要的數據之一，如何利用這些數據，快速挖掘到有效信息，是圖書信息數據挖掘研究熱點。本文重點研究關聯規(guī)則在高校圖書館借閱信息的挖掘應用。

1數據挖掘技術

1.1數據挖掘概念

摘要人壽保險行業(yè)在激烈的市場競爭中生成了大量的保單業(yè)務，如何對這些海量信息進行深層次的分析與挖掘，讓其發(fā)揮巨大的增值作用。針對這一問題，利用關聯規(guī)則挖掘技術從人壽保單數據中，分析投保人的各項特征與索賠的內在關系，所得到的結論對保險公司的業(yè)務發(fā)展具有重要的指導意義。

關鍵詞關聯規(guī)則；數據挖掘；人壽保險

1引言

近年來，數據密集型的保險行業(yè)經過多年的運營，也已經積累了海量的歷史數據，這些數據是公司的重要財富。要從這些大量數據中獲取能給公司帶來無限商機的有價值信息，急需更高效的數據處理方法和技術。此時數據挖掘技術顯示出了它特有的優(yōu)越性。1

2關聯規(guī)則挖掘技術

數據挖掘(DataMining)是一個利用各種分析技術和工具從大量數據中提取有用知識的過程。它是一門交叉學科，把人們對數據的應用從低層次的簡單查詢，提升到從數據中挖掘知識，提供決策支持。它包含很多技術與方法，其中關聯規(guī)則挖掘是一項非常重要的技術，是數據挖掘的一個主要研究方向。迄今為止，關聯規(guī)則挖掘已經被應用到很多領域，例如零售業(yè)、市場營銷、醫(yī)學等，為各個領域的決策支持提高了一個有效的手段。