大話數(shù)據(jù)挖掘之關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘
2021-01-11 18:11:34
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人物介紹
許教授：國內(nèi)數(shù)據(jù)挖掘?qū)＜摇⒛?85高校智能信息處理學術(shù)帶頭人
趙總：某電力公司總經(jīng)理
萬總：某超市集團營銷副總
姜局長：市衛(wèi)生局副局長
李部長：某鋼鐵集團生產(chǎn)部部長
某985高校管理學院第五屆EMBA班的《數(shù)據(jù)挖掘及其應(yīng)用》課程上。
國內(nèi)數(shù)據(jù)挖掘?qū)＜摇⒅悄苄畔⑻幚韺W術(shù)帶頭人徐教授站在講臺上打開PPT說：“同學們，大家好！今天我們講的是數(shù)據(jù)挖掘中的關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘。”
“美國知名零售巨頭沃爾瑪在海量的交易數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)了美國人的一種行為模式：年齡在25～35歲的年輕父親在給嬰兒買尿布的同時，有30%～40%的會為自己買啤酒。”
“關(guān)聯(lián)是指一個事件與另一個事件之間的依賴關(guān)系。關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘就是發(fā)掘數(shù)據(jù)庫中的關(guān)聯(lián)關(guān)系。我們在網(wǎng)上購物時，商城的系統(tǒng)會主動推薦商品、贈送優(yōu)惠券，并且這些推薦的商品和贈送的優(yōu)惠券往往都能直抵我們的需求，誘導我們消費。這背后主要使用使用了關(guān)聯(lián)分析技術(shù)，通過分析哪些商品經(jīng)常一起購買，可以幫助商家了解用戶的購買行為。大家還了解到哪些關(guān)聯(lián)規(guī)則的應(yīng)用？”徐教授問。
超市集團主管市場營銷的萬總搶先道：“徐老師，據(jù)我所知，關(guān)聯(lián)規(guī)則已經(jīng)成為各大超市安排商品布局，促進銷售量的一種法寶。近年來，電信公司、保險公司和美容公司等服務(wù)行業(yè)都爭先恐后地效仿零售業(yè)的這種做法，紛紛設(shè)計各種套餐，實現(xiàn)捆綁促銷。”
電力公司的趙總：“在電力行業(yè)，一些發(fā)達國家通過關(guān)聯(lián)分析對輸變電設(shè)備進行狀態(tài)檢測，為狀態(tài)檢修計劃的制定提供科學依據(jù)。”
衛(wèi)生局江副局長：“國內(nèi)外均有報道，有人將關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘應(yīng)用于臨床疾病診斷，比如通過實例試圖發(fā)現(xiàn)吸煙、環(huán)境污染、職業(yè)、肺部慢性疾病等因素與肺癌的發(fā)生之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系，從而發(fā)現(xiàn)肺癌疾病與它產(chǎn)生的可能因素間的規(guī)則，利用規(guī)則模式指導肺癌的診斷與預防。”
大家紛紛介紹本行業(yè)中關(guān)聯(lián)規(guī)則的應(yīng)用情況，令徐教授驚詫不已，不解地問：“你們怎么都知道這么多？”
學員們只笑不語。
李部長道出了其中的奧秘：“徐老師，誰都知道您上課的最大特點是激情豪邁，互動共鳴。我們EMBA班的學員都工作了數(shù)年，現(xiàn)能坐在教室充電，倍感機會來之不易，大家在您上課的先一天晚上都進行預習并準備與您配合的材料。”
徐教授高興地笑了，接著說：“那我就要再問了，最基本的關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法是什么？該算法的基本思想是什么？”
教室里鴉雀無語。
徐教授環(huán)視了一周，發(fā)現(xiàn)超市集團的萬總躍躍欲試，便鼓勵說：“萬總，你試說說，不完全我來補充。”
萬總鼓足了勇氣，大聲道：“最經(jīng)典的關(guān)聯(lián)規(guī)則算法是由Agrawal和Verkamo于1994年提出的Apriori算法，此后近十多年來，這方面的文章已達上萬篇之多，但都是基于這種算法圍繞著如何提高關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法的效率、在海量數(shù)據(jù)集上進行關(guān)聯(lián)規(guī)則提取、如何挖掘有價值的關(guān)聯(lián)規(guī)則和關(guān)聯(lián)規(guī)則的應(yīng)用這些主題研究的。至于Apriori算法的思想……，我記不太清楚了。”
徐教授鼓勵說：“回答的不錯，可見課前準備花了很大功夫，值得表揚。”
徐教授的話音剛落，萬總又開了口：“我記起來了，Apriori算法的基本思想是：首先從事件集中尋找所有頻繁出現(xiàn)的事件子集，然后在這些頻繁事件子集中發(fā)現(xiàn)可信度較高的規(guī)則。”
徐教授示意萬總坐下，繼續(xù)說：“Apriori算法的大概思想就是這樣。由于許多應(yīng)用問題往往更復雜，大量研究從不同的角度對關(guān)聯(lián)規(guī)則做了擴展，將更多的因素集成到關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘方法之中，以此豐富關(guān)聯(lián)規(guī)則的應(yīng)用領(lǐng)域，拓寬支持管理決策的范圍。如考慮屬性之間的類別層次關(guān)系，時態(tài)關(guān)系，多表挖掘等。近年來圍繞關(guān)聯(lián)規(guī)則的研究主要集中于兩個方面，即擴展經(jīng)典關(guān)聯(lián)規(guī)則能夠解決問題的范圍，改善經(jīng)典關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法效率和規(guī)則興趣性。”
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