[发明专利]二次相关判定法选取有效的负关联规则在客户购买行为分析中的应用

权利要求书

1.二次相关判定法选取有效的负关联规则在客户购买行为分析中的应用，其特征在 于，具体步骤包括：

(ⅰ)设定含负项目的关联规则的基本概念：

对于给定的项集X、Y，X∩Y＝Φ，共有8种形式的关联规则：(5)---Y⇒X;]]>

形如的项集称为负项集，即negativeitemset，表示一个事务中不存在项集X；其 中，(2)－(4)称为负关联规则，即含负项目的关联规则；

对于负关联规则的支持度：设A∩B＝Φ，则有：

对于负关联规则的置信度：设A∩B＝Φ，则有：

对于负关联规则的相关性：如果corr_A,B>1，则有：如果corr_A,B＜1，则有：如果corr_A,B＝1，则有：

(ⅱ)设定项集A、项集B，A∩B＝Φ，I＝{i₁,i₂,…,i_k,…,i_m}，是由m个不同属 性或项目组成的集合，i_k称为项，k＝{1,2,...,m}；

项目a表示i_k，项目b表示i_t，项目c表示i_l，k＝{1,2,...,m}，t＝{1,2,...,m}，l＝{1, 2,...,m}且l≠k≠t；

如果负号仅出现在项集A或项集B的外面，依次执行步骤(ⅲ)、步骤(ⅴ)，如果负号存在 于项集A或项集B之中，则依次执行步骤步骤(ⅲ)、步骤(ⅳ)、步骤(ⅴ)；

(ⅲ)一次关联规则相关性判定

使用一次关联规则对项集A、项集B进行相关性判定，将项集A、项集B看成两个随机事 件，它们的相关性的求取公式如式(Ⅰ)所示：

corrA,B=p(A∪B)p(A)p(B)=supp(A∪B)supp(A)supp(B)---(I)]]>

式(Ⅰ)中，P(A∪B)是指：事务集中包含A和B的事务数与所有事务数之比，即规则在事务数据库D中的支持度；事务数据库D是事务T的集合，其事务数记作|D|，其中T是项的集合，并且 T⊆I;supp(A⇒B)=supp(A∪B)=P(A∪B)=(A∪B).count/|D|=|{T:]]>A∪B⊆T,T∈D}|/|D|;]]>

P(A)是指：事务集中包含A的事务数与所有事务数之比；supp(A)=P(A)=A.count/|D|]]>=|{T:A⊆T,T∈D}|/|D|;]]>

P(B)是指：事务集中包含B的事务数与所有事务数之比；supp(B)=P(B)=B.count/|D|]]>=|{T:A⊆T,T∈D}|/|D|;]]>

当corr_A,B>1，那么A和B正相关，事件A出现的越多，事件B出现的也越多，仅挖掘规则 A⇒B]]>和

当corr_A,B＝1，那么A和B相互独立，事件B的出现与事件A无关，不挖掘规则；

当corr_A,B<1，那么A和B负相关，事件A出现的越多，事件B出现的越少，仅挖掘规则 和

(ⅳ)二次关联规则相关性判定：

当矛盾关联规则右边含有负项目时，即出现负关联规则与a＝>bc，则对于右端 的bc所蕴含的b＝>c,再使用一次关联规则进行判定：若则选取关联规则若或<1,则删除； 若Corr(b,c))＝supp(bc)/(supp(a)supp(bc))>1，则选取关联规则a＝>bc；Corr(b,c))＝1 或<1,则删除；

当矛盾关联规则左边含有负项目时，即出现负关联规则与bc＝>a，则对于左端 的bc所蕴含的与c、b与c,再使用一次关联规则进行判定：若则选取关联规则若或<1，则删除；若 Corr(b,c)＝supp(bc)/(supp(a)supp(bc))>1，则选取关联规则bc＝>a；若Corr(b,c)＝1或 <1,则删除；

当矛盾关联规则两侧均含有负项目时，即出现负关联规则与则再 使用一次关联规则进行判定：若则选取关联 规则若或<1，则删除；若Corr(b,c))＝supp(bc)/(Supp(a)supp (bc))>1，则选取关联规则若Corr(b,c))＝1或<1，则删除；

(ⅴ)根据选取的关联规则，根据当前的商品销售情况来预测商品间的关联，发现某些 对特定商品之间的排斥关系。