一：什么是关联规则挖掘
Association Rule
如果一个人买了A，那么他买B的概率是多少。
关联规则挖掘的三个重要的基本概念：Support,Confidence,Lift.
Support：一个关联规则的支持度 Confidence：置信度 Lift：相关性
形式化定义：
I = {i1,i2...in}包含n个二元变量（布尔变量），每一个i代表一个物品。in=1代表该物品在购物篮中出现，反之等于0就是没有出现。D = {t1,t2...tm}包含m个交易，称D为一个数据库。每一个交易tj包含物品集合I的一个子集。比如下图t1那一行就是一个交易，该交易包含一个完整的物品集合。
一个关联规则定义为X=>Y（通过是否买X推出是否买Y，证明他们是否关联）,X,Y都属于I。一般X，Y不相交。（肯定啦，因为要通过X推导出Y嘛，买了牛奶肯定会买牛奶对吧）
总共有多少个关联规则呢？如果给你n个二元变量，都是取1或者0。(2^n - 1)^2 个。
再回过头来看看support，confidence和lift。
support是基础：所有的交易中（T是交易总数），t是在T这个数据库中的数据，t的交易中都出现了X。换言之，就是出现X的交易占总体交易的多少。
Confidence：利用support得到的条件概率。在所有出现X的交易记录中，有多少条出现Y。
Lift：分子代表X和Y共同出现的概率，分母是X和Y独自出现的乘积。信息论中互信息的定义。
二：关联数据挖掘概念及算法
supp(x)和conf(X->y)必须大于某个阈值
理解：如果supp(x)很小，那么研究这个就没有意义；conf一样。
算法的设计：
1. 定义supp(x)的阈值来挖掘频繁集->重点哟
理解：放更多的关注在那些交易比较多的物品或者交易。在一个数据库中频繁出现的集合。
2. 定义conf(X->y)的阈值用来挖掘关联规则->简单统计