本文探讨了关联规则在游戏行业中的应用，通过分析玩家道具使用数据，进行有针对性的道具组合推荐，以及在游戏商城的营销策略。数据挖掘过程包括原始数据处理、交易物品转换、FPTree算法应用和聚类分析，揭示了数据挖掘在提升用户体验和商业策略中的作用。
关联规则是数据挖掘的四大领域之一。
游戏行业的数据挖掘有很多种应用，本文将介绍关联规则在游戏行业中的应用。
道具的使用，是网络游戏的玩家在游戏中经常会发生的，如果能从玩家在道具的使用中发掘出道具之间的关联规则，那么可以进行有针对性的道具组合推荐来吸引玩家使用。同理，我们可以扩展到游戏商城中进行营销策划。
1.原始数据。
最原始的数据大多数情况下是收集玩家的日志信息得到的，我们这里省略一步。假设我们根据日志信息处理后的数据作为原始数据。如下：
用户 交易物品 时间 ...
0001 1210 1342154263
0002 2214 1342154264
...
2.将用户交易物品转换成用户的交易订单数据集形式。
例：
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