负关联规则挖掘算法的应用与研究.docx

负关联规则挖掘算法的应用与研究
随着数据挖掘技术的迅速发展，关联规则挖掘已成为其重要应用之一。其中，负关联规则挖掘受到越来越多的关注。本文将介绍负关联规则挖掘的基本概念、算法原理和应用，并结合实际例子进行分析。
一、负关联规则挖掘的基本概念
负关联规则是指当一个事件发生时，另一个事件不会发生的规律。例如，当顾客购买商品A时，他们很可能不会购买商品B。因此，负关联规则挖掘就是希望找到这种事件之间的关系。
在关联规则挖掘中，通常都是寻找频繁项集来发现规律。而在负关联规则挖掘中，我们需要找到一些出现次数较少的项集，以此推测它们和其他项集之间的负关联关系。如果两个项集之间存在负关联，那么它们在同一个交易中出现的概率应该比随机的概率低。
二、负关联规则挖掘的算法原理
负关联规则挖掘的算法原理与频繁项集挖掘基本相同，并且也有两个阶段：生成候选项集和验证频繁项集。但是，在负关联规则挖掘中，我们还需要对每个频繁项集进行负关联度分析，以确定其是否存在负关联关系。
具体来说，负关联规则挖掘的基本算法如下：
（1）生成候选项集阶段：与频繁项集挖掘类似，初始候选项集为单个项集，逐步扩展。假设我们所选项集为S，候选项集为C，那么我们需要执行以下操作：
-根据S中的项集生成C中的候选项集；
-删除C中不符合支持度阈值的项集；
（2）验证频繁项集阶段：在找到所有的频繁项集之后，我们需要计算它们之间的负关联度。具体来说，假设我们找到了一对频繁项集S1和S2，其中S1出现的次数为S1Count，S2出现的次数为S2Count，而S1和S2同时出现的次数为S1S2Count，则它们之间的负关联度为：
SD(S1,S2)=S1S2Count/（S1Count+S2Count-S1S2Count）
只有当负关联度大于预设最小值（如0.5）时，这两个项集之间才存在负关联关系。
三、负关联规则挖掘的应用
负关联规则挖掘能够被广泛运用于大数据场景中的商业应用、金融风控、医疗诊断等多个领域。以下为具体例子：
（1）商业应用：电商平台可以通过负关联规则挖掘算法，推出购买这个商品的人不会再购买哪些商品。然后，电商平台可以用这些关联规则，做商品的布局，让商品更好地被购买。
（2）金融风控：银行可以通过挖掘客户负面行为与审核拒绝之间的关联，预测哪些客户会被拒绝，从而减少风险。
（3）医疗诊断：通过挖掘医生、医院、患者与疾病之间的负关联关系，提高疾病治疗的准确性和效率，避免不必要的医疗操作。
四、结论
负关联规则挖掘算法的应用主要是通过挖掘出频繁负项集，对负关联度进行分析，从而找出负的相关性。应用在电商平台、金融风控和医学诊断等多个领域。实际应用中的负关联规则挖掘，需要选择适当的算法，调整参数，以满足不同需求。