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频繁项集 关联分析,数据关联 频繁项集

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本文中的Apriori算法主要基于频繁 set 分析的关联 。FP-growth算法是韩家伟等人在2000年提出的association 分析算法，它采用了如下的分而治之策略:将提供频繁 项集的数据库压缩成a 频繁模型 ， 该算法的基本思想是利用所有事务中每一项的支持度来组合频繁 项集，然后快速找到频繁 项集 。
1、FP-growth详细资料大全【频繁项集 关联分析,数据关联 频繁项集】FPGrowth算法是韩家伟等人在2000年提出的一种association 分析算法 。它采用如下的分治策略:将频繁 项集提供的数据库压缩成a 频繁 model 。算法中使用了一种称为频繁模式树的数据结构 。FPtree是一种特殊的前缀树，由频繁项头表和项前缀树组成 。FPGrowth算法基于上述结构加速了整个挖掘过程 。
背景，预备知识，算法思想，算法描述 ， 演示图，算法背景 。众所周知，Apriori算法在生成完整的频繁模式集之前需要对数据库进行多次扫描，同时生成大量的候选频繁集，这使得Apriori算法在时间和空间上更加复杂 。但是Apriori算法中有一个很重要的性质:所有频繁 项集的非空子集也一定是频繁 。
2、数据挖掘技术在客户关系管理中的应用数据挖掘技术在客户关系管理中的应用随着计算机技术、网络技术、通信技术和互联网技术的发展 ， 电子商务中企业内部会产生大量的业务数据 。如何从丰富的客户数据中挖掘出有价值的信息，为企业管理者提供有效的辅助决策，是企业真正关心的问题 。其中，客户分类是分析客户关系管理的重要功能之一 。通过对客户进行分类 ， 区分客户的夏瑶度，针对不同夏瑶水平的客户制定专门的营销计划和客户关系管理策略 ， 可以帮助企业降低营销成本，提高利润和竞争力 。
数据挖掘是分析 CRM实现其“分析”功能的必要手段，也是客户分类的有效工具 。1客户关系管理(CRM)CRM(Customerrelationmanagement)是一种旨在改善企业与客户关系的新型管理机制 。它实施于企业的营销、销售、服务、技术支持等领域，其目标是提供更好、更快的服务来吸引和留住客户，通过对业务流程的全面管理来降低仓储业的成本 。
3、关联规则算法(TheApriorialgorithm关联规则的目的是找出一个数据集中项目之间的关系，也叫分析(market basket analysis) 。比如10%买鞋的顾客可能也会买袜子，60%买面包的顾客也会买牛奶 。最著名的例子之一就是尿布和啤酒的故事 。本文中的Apriori算法主要基于频繁 set 分析的关联 。其主要目的是发现强关联规则 。
下表是一些购买记录:整理购买记录可以得到下表，横竖栏的数字表示同时购买这两种商品的交易笔数 。例如，与Orange的交易数是4，而与Orange和Coke的交易数是2 。置信度表示该规则的可信度 。条件项的集合是A，结果的集合是B，置信度是在A中计算的，也包含了B的概率，即置信度(A>

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