Association Rules

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项目地址：https://github.com/Daya-Jin/ML_for_learner/blob/master/rule/Apriori.ipynb
原博客：https://daya-jin.github.io/2018/12/30/AssociationRules/

概述

在商场的购物数据中，常常可以看到多种物品同时出现，这背后隐藏着联合销售或打包销售的商机。关联规则分析(Association Rule Analysis)就是为了发掘购物数据背后的商机而诞生的。

定义一个关联规则：

$A\Rightarrow{B}$

其中 $A​$和 $B​$表示的是两个互斥事件， $A​$称为前因(antecedent)， $B​$称为后果(consequent)，上述关联规则表示 $A​$会导致 $B​$。具体地，在购物情形中，表示购买了 $A​$的顾客也会购买 $B​$，那么商场就可以把 $A​$、 $B​$放在一起或者是打包销售。关联规则的强度可以用它的支持度(support)和置信度(confidence)：

$S(A\Rightarrow{B})=P(AB) \\ C(A\Rightarrow{B})=P(B|A)=\frac{P(AB)}{P(A)}$

可以看出支持度即两个事件同时发生的概率，置信度即在前因发生的条件下，后果发生的概率。

在选取规则时通常会对这两个值设一个最低阈值最小支持度 $min_{sup}$和最小置信度 $min_{conf}$。注意由关联规则分析得出来的关联规则并不保证具有因果关系。

项集(itemset)被定义为包含 $0$个或多个项的集合，支持度大于阈值 $min_{sup}$的项集被称为频繁项集(frequent itemset)，频繁项集中置信度大于阈值 $min_{conf}$的规则称为强规则(strong rule)。关联规则的目的就是找到频繁项集与强规则。

由概率出发不难得到关于频繁项集的一个性质：频繁项集的所有子集都是频繁的，即 $P(A){\ge}P(AB){\ge}min_{sup}$；非频繁项集的超集都是非频繁的，即 $min_{sup}{\ge}P(A){\ge}P(AB)$。这一性质能大大减少搜索频繁项集时的搜索空间。