多层次关联规则的概念

在单层的关联规则中，所有的变量都没有考虑到现实的数据是具有多个不同的层次的；而在多层的关数据挖掘联规则中，对数据的多层性已经进行了充分的考虑

关联规则挖掘可以让我们从数据集中发现项与项（item 与 item）之间的关系，它在我们的生活中有很多应用场景，“购物篮分析”就是一个常见的场景，这个场景可以从消费者交易记录中发掘商品与商品之间的关联关系，进而通过商品捆绑销售或者相关推荐的方式带来更多的销售量。所以说，关联规则挖掘是个非常有用的技术。

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关联规则挖掘，最终目的是发现顾客群体的购买习惯的内在共性，例如购买产品A的同时也连带购买产品B的概率，根据挖掘结果，调整货架的布局陈列、设计促销组合方案，实现销量的提升，最经典的应用案例莫过于<啤酒和尿布>。

关联分析又称关联挖掘，就是在交易数据、关系数据或其他信息载体中，查找存在于项目集合或对象集合之间的频繁模式、关联、相关性或因果结构。能从大量数据中发现项集之间有趣的关联和相关联系。关联分析的一个典型例子是购物篮分析。该过程通过发现顾客放人其购物篮中的不同商品之间的联系，分析顾客的购买习惯。通过了解哪些商品频繁地被顾客同时购买，这种关联的发现可以帮助零售商制定营销策略。其他的应用还包括价目表设计、商品促销、商品的排放和基于购买模式的顾客划分。

可从数据库中关联分析出形如“由于某些事件的发生而引起另外一些事件的发生”之类的规则。如“67%的顾客在购买啤酒的同时也会购买尿布”，因此通过合理的啤酒和尿布的货架摆放或捆绑销售可提高超市的服务质量和效益。又如“C语言课程优秀的同学，在学习‘数据结构’时为优秀的可能性达88%”，那么就可以通过强化“C语言”的学习来提高教学效果。

在单层的关联规则中，所有的变量都没有考虑到现实的数据是具有多个不同的层次的；而在多层的关数据挖掘联规则中，对数据的多层性已经进行了充分的考虑

从数据库中发现关联规则近几年研究最多。目前，已经从单一概念层次关联规则的发现发展到多个概念层次的关联规则的发现。

在概念层次上的不断深人，使得发观的关联规则所提供的信息越来越具体，实际上这是个逐步深化所发现知识的过程。

在许多实际应用中，能够得到的相关规则的数目可能是相当大的，而且，用户也并不是对所有的规则感兴趣，有些规则可能误导人们的决策，所以，在规则发现中常常引人”兴趣度”(指一则在一定数据域上为真的知识被用户关注的程度)概念。

而基于更高概念层次上的规则发现研究(如一般化抽象层次上的规则和多层次上的规则发现)则是当前研究的重点之一。

多层次关联规则是指在一个数据集中，同时考虑多个层次上的关联。关联规则可以描述为两个或多个集合之间的关系，而多层次关联规则则考虑了这些集合之间的关系以及它们之间的关系，即对更细粒度的数据进行挖掘。例如，一个包含两个层次的多层次关联规则可能是这样的：苹果、香蕉和菠萝都是好水果，并且这些水果都包含碳水化合物。

在多层次关联规则的挖掘中，可以使用各种算法和技术，如Apriori算法、FP-Growth算法等。这些算法可以帮助我们从大量数据中挖掘出有用的信息，并帮助我们更好地理解数据之间的关系。