32、关联规则与协同过滤：营销中的数据挖掘利器

关联规则与协同过滤：营销中的数据挖掘利器

在当今数字化营销的时代，如何精准地向消费者推荐相关产品成为了企业关注的焦点。关联规则和协同过滤这两种无监督学习方法，在这方面发挥着重要作用。它们能够帮助企业发现消费者购买行为中的潜在规律，从而实现交叉销售和个性化推荐。

关联规则概述

关联规则，也被称为亲和分析或市场篮子分析，主要研究“什么与什么搭配”的问题。它起源于对客户交易数据库的研究，旨在确定不同商品购买之间的依赖关系。这种方法在零售行业应用广泛，例如超市经理可以通过分析顾客的购买记录，了解哪些商品经常被一起购买，从而优化商品陈列、进行促销活动和设计商品目录。同时，关联规则在其他领域也有应用，如医学研究中可以发现哪些症状经常同时出现，法律领域中可以检测频繁出现的词语组合是否存在抄袭。

关联规则以“如果 - 那么”的形式呈现信息，例如“如果购买了红色手机面板，那么也会购买白色手机面板”。这些规则是从数据中计算得出的，与逻辑上的“如果 - 那么”规则不同，关联规则具有概率性质。

发现交易数据库中的关联规则

随着客户交易详细信息的日益丰富，人们开发了自动寻找数据库中商品关联的技术。以超市使用条形码扫描仪收集的数据为例，这些市场篮子数据库包含大量的交易记录，每条记录列出了顾客一次购买的所有商品。经理们希望了解某些商品组合是否经常被一起购买，关联规则可以为他们提供这样的信息。

关联规则在在线推荐系统中也很常见。当顾客浏览某件商品时，系统会展示经常与该商品一起购买的其他商品。例如，在亚马逊的在线购物系统中，“经常一起购买”的推荐就是基于关联规则实现的。

为了更好地理解关联规则的概念、计算和步骤，我们先来看一个简单的人造示例，