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文档简介

发现数据中的“共生规律”关联规则挖掘关联规则挖掘一种从大规模数据集中自动发现物品（或事件）之间频繁共现关系的数据挖掘技术。共生规律经典案例——“尿布与啤酒”对海量购物车数据进行分析时发现：100个购买尿布的交易中，有50个同时购买了啤酒。

这种高频出现的组合，便被标记为一条强关联规则，揭示了“年轻父亲”的购物行为模式。办公用品打印机&墨水、硒鼓电子数码电脑&键盘手机&手机壳个人护理牙刷&牙膏洗发水&护发素文娱生活帐篷&防潮垫餐饮披萨&可乐火锅&冰饮强规律关联支持度置信度提升度关键指标1.支持度含义：衡量物品集A和B同时出现的频繁程度。

公式：支持度(A→B)=包含A和B的交易数/总交易数意义：规则的重要性或普适性。支持度低的规则可能是偶然，商业价值不大。指标场景计算过程结果与解读支持度有30次交易同时买了A和B。30/100=0.330%：在所有交易中，有30%的人同时购买了A和B。高支持度（>10%)该商品组合的购买行为非常普遍，其商业价值在于稳定流量、保障基础销量低支持度(<1%)该组合非常小众或可能只是偶然发生，需谨慎对待，可能仅适合针对特定细分客群的精准化、小众化营销2.置信度含义：在已经购买了A的情况下，购买B的条件概率。公式：置信度(A→B)=支持度(A与B)/支持度(A)意义：规则的可靠性。置信度越高，规则越可信。指标场景计算过程结果与解读支持度有30次交易同时买了A和B。30/100=0.330%：在所有交易中，有30%的人同时购买了A和B。置信度有35次交易买了A，其中21次也买了B。21/35=0.660%：在购买A的顾客中，有60%的人会同时购买B。置信度的取值范围是[0,1]。当置信度为0时，表示在购买A的情况下，绝对不会购买B；当置信度为1时，表示只要购买了A，就一定会购买B。置信度陷阱某些商品可能本身购买频率就很高，即使置信度看起来较高，但实际上可能并没有真正的关联。比如：大米是日常生活的必需品，购买频率很高，假设置信度(大米→酱油)较高，可能只是因为这两种商品都是常购商品。3.提升度含义：判断物品A的出现，是否真实提升了物品B的购买概率。公式：提升度(A→B)=置信度(A→B)/支持度(B)指标场景描述计算过程结果与解读支持度有30次交易同时买了A和B。30/100=0.330%：在所有交易中，有30%的人同时购买了A和B。置信度有35次交易买了A，其中21次也买了B。21/35=0.660%：在购买A的顾客中，有60%的人会同时购买B。提升度在所有100次交易中，有50次交易购买了B。(0.6)/(50/100)=0.6/0.5=1.21.2：购买A的顾客，其购买B的可能性是普通顾客的1.2倍，说明A对B有正向提升作用。提升度>1规则有效

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