关联分析是一种在大规模数据集中寻找有趣关系的任务。这些关系可以有两种形式：频繁项集或者关联规则。频繁项集是指经常出现在一块的物品的集合，关联规则暗示两种物品之间可能存在很强的关系。一个项集的支持度被定义为数据集中包含该项集的记录所占的比例。可信度或置信度是针对一条诸如{尿布}->{葡萄酒}的关联规则...
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2015-04-21 17:28:47
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一、关联规则挖掘
1、 Apriori算法
（1）Apriori算法原理
Apriori算法使用频繁项集的先验知识，使用一种称作逐层搜索的迭代方法，k项集用于探索(k+1)项集。首先，通过扫描事务（交易）记录，找出所有的频繁1项集，该集合记做L1，然后利用L1找频繁2项集的集合L2，L2找L3，如此下去，直到不能再找到任何频繁k项集。最后再在所有的频繁集中找出强规则，即产生用户感兴趣的关联规...
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2015-04-21 00:26:32
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Arules包详解 包基本信息 发布日期：2014-12-07 题目：挖掘关联规则和频繁项集 描述：提供了一个表达、处理、分析事务数据和模式(频繁项集合关联规则)的基本框架。 URL：http://R-Forge.R-project.org/projects/arules/，http://lyle....
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2015-04-15 16:59:41
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Apriori algorithm是关联规则里一项基本算法。是由Rakesh Agrawal和Ramakrishnan Srikant两位博士在1994年提出的关联规则挖掘算法。关联规则的目的就是在一个数据集中找出项与项之间的关系，也被称为购物蓝分析 (Market Basket analysis)...
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2015-04-13 18:37:09
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学习目标了解网站如何记录用户的访问数据，深入了解在网站如何根据用户的历史访问数据进行关联规则分析，解决网页智能推荐问题，同时在访问数据中提取用户的访问特征，对用户群体进行划分，针对不同用户群进行推荐。课程目标：了解网站如何记录用户的访问数据，深入了解网站如何根据用户的历史访问数据进行关联规则分析，解...
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2015-04-10 17:34:21
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本文总结了多种推荐场景中的注意事项，或者推荐中比较关键的因素，不涉及算法描述，仅仅说明关注点，仅供参考。
推荐算法有很多种，从算法的角度来说，我认为主要由以下几种：协同过滤系列（基于item和user），机器学习分类系列（喜欢和不喜欢二分类，或者回归中的分值代表喜欢程度），矩阵分解系列（mahout ALS算法，netflix举行推荐大赛获奖算法），关联规则（电商常用）。本文将从以上几种系列进行总结。...
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2015-04-03 17:31:18
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浅谈数据挖掘中的关联规则挖掘 数据挖掘是指以某种方式分析数据源，从中发现一些潜在的有用的信息，所以数据挖掘又称作知识发现，而关联规则挖掘则是数据挖掘中的一个很重要的 课题，顾名思义，它是从数据背后发现事物之间可能存在的关联或者联系。举个最简单的例子，比如通过调查商场里顾客买的东西发现，30%的顾客....
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2015-03-28 17:03:52
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本篇代码可在 下载。前篇《HotSpot关联规则算法（1）-- 挖掘离散型数据》分析了离散型数据的HotSpot关联规则，本篇分析离散型和连续型数据的HotSpot关联规则挖掘。1. 首先看下数据格式（txt文档）：@attribute outlook {sunny, overcast, rainy}
@attribute temperature numeric
@attribute humidi...
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2015-03-15 00:48:30
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频繁模式：频繁出现的模式（可以是项集、子序列或子结构） 基本概念 支持度：support 置信度：confidence 关联规则：association 找出所有的频繁项集：出现次数≥最小支持计数 由频繁项集产生强关联的规则（定义最小支持度和最小置信度） 频度（支持度计数）：出现的次数 频繁项集：项...
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2015-03-12 00:42:58
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提到关联规则算法，一般会想到Apriori或者FP，一般很少有想到HotSpot的，这个算法不知道是应用少还是我查资料的手段太low了，在网上只找到很少的内容，这篇http://wiki.pentaho.com/display/DATAMINING/HotSpot+Segmentation-Profiling ，大概分析了一点，其他好像就没怎么看到了。比较好用的算法类软件，如weka，其里面已经包...
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2015-03-10 19:22:52
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