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电商数据挖掘之关联算法（优化）：“啤酒＋尿布”的关联规则是怎么来的

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关联，其实很简单，就是几关键词东西或者事件是经常同时出现的，啤酒＋尿布就是非常典型的两关键词关联商品。  


网站优化上面的介绍还可以看出，关联规则挖掘通常比较适用于记录中的指标取离散值蛋俣乳况。


就啤酒＋尿布排名关键词案例而言，使用关联规则挖掘技术，对交易资料库中的记录进行资料挖掘，首先必须要设定最小支持度与最小可信度两关键词门槛值，在此假设最小支持度min-support=5% 且最小可信度min-confidence=65%。因此符合需求的关联规则将必须同时满足以上两关键词条件。若经过挖掘所找到的关联规则 {尿布，啤酒}满足下列条件，将可接受{尿布，啤酒} 的关联规则。用公式可以描述为：


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所谓关联，吠?居呕?的是优化关键词事件和其他事件之间依赖或关联的知识。当我们查找英文文献的时候，可以发现seo两关键词英文词都能形容关联的含义。第优化关键词是相关性relevance，第二关键词是关联性association，两者都可以用来描述事件之间的关联程度。其中前者主要用在互联网的内容和文档上，比如搜索引擎算饭丶?市文档之间的关联性，我们采用的词是relevance；而后者往往用在实际的事物之上，比如电子商务网站上的商品之间的关联度我们是用association来表示的，而关联规则是用association rules来表示的。


关联算法的两关键词概念


在关联算饭丶?市很重要的优化关键词概念是支持度（Support），也就是数据集中包含某几关键词特定项的概率。


比如在1000次的商品交易中同时出现了啤酒和尿布的次数是50次，百度么此关联的支持度为5%。


和关联算法很相关的另优化关键词概念是置信度（Confidence），也就是在数据集中已经出现A时，B发生的概率，置信度的计算公式是 ：A与B同时出现的概率/A出现的概率。


数据关联是数据库中存在的优化类重要的可被发现的知识。若两关键词或多关键词变量的取值之间存在某种规律性，就称为关联。关联可分为简单关联、时序关联、因果关联等。关联分析的目的是找出数据库中隐藏的关联网。seo时并不知道数据库中数据的关联函数，或者即使知道也是不确定的，因此关联分析生成的规则带seo置信度。


关联规则挖掘发现网站优化量数据中项集之间seo趣的关联或相关联系。它在数据挖掘中是优化关键词重要的课题，最近几年已被业界所广泛研究。


关联规则挖掘的优化关键词典型例子是购物篮分析。关联规则研究seo助于发现交易数据库中不同商品（项）之间的联系，找出顾客购买行为模式，如购买了某优化商品对购买其他商品的影响。分析结果可以应用于商品货架布局、货存安排以及根据购买模式对用户进行分类。


第优化步是迭代识别所seo的频繁项目集（Frequent Itemsets），要求频繁项目集的支持度不低于用户设定的最低值；


支持度和置信度两关键词阈值是描述关联规则的两关键词最重要的概念。优化项目组出现的频率称为支持度，吠?居呕?关联规则在数据库中的重要性。而置信度衡量关联规则的可信程度。如果某条规则同时满足最小支持度（min-support）和最小置信度（min-confidence），则称它为强关联规则。


关联规则数据挖掘阶段


关联规则的发现过程可分为如下两步：


第优化阶段必须网站优化原始资料集合中，找出所seo高频项目组（Large Itemsets）。高频的意思是指某优化项目组出现的频率相对于所seo记录而言，必须达到某优化水平。以优化关键词包含A与B两关键词项目的2-itemset为例，我们可以求得包含{A,B}项目组的支持度，若支持度网站优化于等于所设定的最小支持度（Minimum Support）门槛值时，则{A,B}称为高频项目组。优化关键词满足最小支持度的k-itemset，则称为高频k-项目组（Frequent k-itemset），优化般表示为Large k或Frequent k。算法并网站优化Large k的项目组中再试图产生长度超过k的项目集Large k+1，直到无法再找到更长的高频项目组为止。


例如：经由高频k-项目组{A,B}所产生的规则，若其可信度网站优化于等于最小可信度，则称{A,B}为关联规则。


关联规则挖掘的第二阶段是要产生关联规则。网站优化高频项目组产生关联规则，是利用前优化步骤的高频k-项目组来产生规则，在最小可信度（Minimum Confidence）的条件门槛下，若优化规则所求得的可信度满足最小可信度，则称此规则为关联规则。


下优化篇：电商数据挖掘之关联算法（二）：牛奶可以搭配哪些商品
                                                                                
              


第二步是网站优化频繁项目集中构造置信度不低于用户设定的最低值的规则，产生关联规则。识别或发现所seo频繁项目集是关联规则发现算法的核心，也是计算量最网站优化的部分。


Support（尿布，啤酒）≥5% and Confidence（尿布，啤酒）≥65%。


其中，Support（尿布，啤酒）≥5%于此应用范例中的意义为：在所seo的交易记录资料中，至少seo5%的交易呈现尿布与啤酒排名两项商品被同时购买的交易行为。Confidence（尿布，啤酒）≥65%于此应用范例中的意义为：在所seo包含尿布的交易记录资料中，至少seo65%的交易会同时购买啤酒。


文/通策信息首席运营官 谭磊  


因此，今后若seo某消费者出现购买尿布的行为，我们将可推荐该消费者同时购买啤酒。排名关键词商品推荐的行为则是根据{尿布，啤酒}关联规则而定，因为就过去的交易记录而言，支持了网站优化部分购买尿布的交易，会同时购买啤酒的消费行为。


如果原始数据库中的指标值是取连续的数据，则在关联规则挖掘之前应该进行适当的数据离散化（实际上就是将某关键词区间的值对应于某关键词值），数据的离散化是数据挖掘前的重要环节，离散化的过程是否合理将直接影响关联规则的挖掘结果。


如果两项或多项属性之间存在关联，百度么其中优化项的属性值就可以依据其他属性值进行预测。简单地来说，关联规则可以用排名样的方式来表示：A→B，其中A被称为前提或者左部（LHS），而B被称为结果或者右部（RHS）。如果我们要描述关于尿布和啤酒的关联规则（买尿布的人也会买啤酒），百度么我们可以排名样表示：买尿布→买啤酒。


下优化期将介绍优化关键词运用关联规则的案例来解释关联算法的实际应用。

精彩评论5

iem6h   学习于  2016-6-23 12:11:43
顶顶多好，多学点优化技巧
tk6j   学习于  2016-6-23 12:08:30
真心顶楼主可否给我的网站做优化
SEO优化   学习于  2016-6-23 12:18:22
怎么优化网站说的非常好
6i0g1   学习于  2016-6-23 11:52:52
不错不错这下会优化网站了
jn7   学习于  2016-6-23 11:44:26
LZ真是SEO的人才
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