关联规则Apriori算法分析如何真正实现？ 关联规则Apriori算法分析如何真正实现，关联规则是反映一个事物与其他事物之间的相互依存性和关联性，常用于实体商店或在线电商的推荐系统—通过对顾客的购买记录数据库进行。
我现在学的是电子商务，想了解一下“数据挖掘的功能”中“关联分析”的具体内容？ 关联分析是数据挖掘的一种主要形式 而且是无监督学习型系统中最普遍的知识发现形式。典型的关联分析体现在基于交易数据的购物篮分析中。关联分析能够发现交易数据库中不同商品(项)之间的联系，如购买了某一商品对购买其他商品的影响。这种影响有时是正面的，有时是负面的，例如“9 O％的顾客在一次购买活动中购买商品A的同时购买商品B”，表明商品A与B 是正相关的。这种规则可以表示为“A=>；B“．表明顾客在购买商品A的条件下，购买B的概率。根据类似规则可以对顾客的购买模式进行深入分析，发现对商业决策有价值的规则和知识。用于关联规则发现的主要对象是事务型数据库．其中针对的应用则是售货数据 也称货篮数据。一项事务一般由事务处理时间、一组客户购买的物品、客户标识号等组成。由于条形码技术的发展，零售部门可以方便地收集存储大量的售货数据。对这些历史事务数据进行关联分析 则可对客户的购买行为提供极有价值的信息。例如，可以帮助规划市场(怎样相互搭配销售)。从事务数据中发现关联规则 对于改进销售业绩等商业活动的决策是非常重要 的。
什么是购物篮分析(Market Basket Analysis) 购物篮指的是超级市场内供顾客购物时使用的装商品的篮子，当顾客付款时这些购物篮内的商品被营业人员通过收款机一一登记结算并记录。所谓的购物篮分析(Market
