关联规则基本概念

支持度(Support)：

  Support(A->B)=P(A U B)。支持度揭示了A与B同时出现的概率。如果A与B同时出现的概率小，说明A与B的关系不大；如果A与B同时出现的非常频繁，则说明A与B总是相关的。

置信度(Confidence)：

Confidence(A->B)=P(A | B)。置信度揭示了A出现时，B是否也会出现或有多大概率出现。如果置信度度为100%，则A和B可以捆绑销售了。如果置信度太低，则说明A的出现与B是否出现关系不大。

    示例：某销售手机的商场中，70%的手机销售中包含充电器的销售，而在所有交易中56%的销售同时包含手机和充电器。则在此例中，支持度为56%，置信度为70%。

根据韩家炜等观点，关联规则定义为：

假设

是项的集合。给定一个交易数据库D，其中每个事务(Transaction)t是I的非空子集，即，每一个交易都与一个唯一的标识符TID(Transaction ID)对应。关联规则在D中的支持度(support)是D中事务同时包含X、Y的百分比，即概率；置信度(confidence)是D中事务已经包含X的情况下，包含Y的百分比，即条件概率。如果满足最小支持度阈值和最小置信度阈值，则认为关联规则是有趣的。这些阈值是根据挖掘需要人为设定。

                        基本概念表1：关联规则的简单例子

例子

TID

网球拍

网 球

运动鞋

羽毛球

1

1

1

1

0

2

1

1

0

0

3

1

0

0

0

4

1

0

1

0

5

0

1

1

1

6

1

1

0

0

用一个简单的例子说明。表1是顾客购买记录的数据库D，包含6个事务。项集I={网球拍,网球,运动鞋,羽毛球}。考虑关联规则（频繁二项集）：网球拍与网球，事务1,2,3,4,6包含网球拍，事务1,2,6同时包含网球拍和网球，X^Y=3, D=6，支持度(X^Y)/D=0.5；X=5, 置信度(X^Y)/X=0.6。若给定最小支持度α = 0.5，最小置信度β = 0.6，认为购买网球拍和购买网球之间存在关联。