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第三章 关联规则挖掘

课时:2周,8学时。

主要内容:介绍频繁模式、关联规则挖掘的基本概念和原理,详细介绍几种经典的关联规则挖掘算法的工作过程;结合实际商务应用案例,学习关联分析的主流工具软件。
课程安排:

1.基本关联规则挖掘算法(2学时)
掌握:经典频繁模式挖掘算法Apriori和FPGrowth;
掌握:基于频繁模式的关联规则挖掘的原理和过程。

2.高效关联规则挖掘技术(2学时)
掌握:ECLAT等基于垂直数据关联规则挖掘的工作原理;
了解:实现高效关联规则挖掘算法的各种优化方法。

3.挖掘极大、闭合关联规则模式(2学时)
掌握:极大频繁模式挖掘算法MaxMiner的工作原理
掌握:闭合模式挖掘算法CLOSET
了解:改进闭合模式挖掘算法CLOSET+、CHARM等。

4.关联规则挖掘的商务应用案例(2学时)
掌握:采用IBM SPSS等商业统计分析工具进行关联规则挖掘的主要步骤和方法。
了解:基于IBM SPSS Modeler软件的购物篮分析、商品推荐等关联规则挖掘的经典商务智能应用范例。