1. Задача поиска ассоциативных правил

Ассоциация – это одна из задач Data Mining. Целью поиска ассоциативных правил (association rule) является нахождение закономерностей между связанными событиями в базах данных [10–16].

Очень часто покупатели приобретают не один товар, а несколько. В большинстве случаев между этими товарами существует взаимосвязь. Так, например, покупатель, приобретающий лак для ногтей, скорее всего, захочет приобрести также средство для снятия лака. Эта информация может быть использована для размещения товара на прилавках.

Часто встречающиеся приложения с применением ассоциативных правил:

1. розничная торговля: определение товаров, которые стоит продвигать совместно; выбор местоположения товара в магазине; анализ потребительской корзины; прогнозирование спроса;

2. перекрестные продажи: если есть информация о том, что клиенты приобрели продукты A, Б и В, то какие из них вероятнее всего купят продукт Г?

3. маркетинг: поиск рыночных сегментов, тенденций покупательского поведения;

4. сегментация клиентов: выявление общих характеристик клиентов компании, выявление групп покупателей;

5. оформление каталогов, анализ сбытовых кампаний фирмы, определение последовательностей покупок клиентов (какая покупка последует за покупкой товара А);

6. анализ Web–логов.

Простой пример ассоциативного правила: покупатель, приобретающий шампунь для волос, приобретет кондиционер для волос с вероятностью 50%.

Впервые задача поиска ассоциативных правил (association rule mining) была предложена для нахождения типичных шаблонов покупок, совершаемых в супермаркетах, поэтому иногда ее еще называют анализом рыночной корзины (market basket analysis) [10–12].

Рыночная корзина − это набор товаров, приобретенных покупателем в рамках одной отдельно взятой транзакции.

Транзакции являются достаточно характерными операциями, или, например, могут описывать результаты посещений различных магазинов.

Транзакция − это множество событий, которые произошли одновременно.

Регистрируя все бизнес-операции в течение всего времени своей деятельности, торговые компании накапливают огромные собрания транзакций. Каждая такая транзакция представляет собой набор товаров, купленных покупателем за один визит.

Полученные в результате анализа шаблоны включают перечень товаров и число транзакций, которые содержат данные наборы.

Транзакционная или операционная база данных (Transaction database) представляет собой двумерную таблицу, которая состоит из номера транзакции (TID) и перечня покупок, приобретенных во время этой транзакции.

TID − уникальный идентификатор, определяющий каждую сделку или транзакцию.

Пример транзакционной базы данных, состоящей из покупательских транзакций, приведен в таблице 2.2. В таблице первая колонка (TID) определяет номер транзакции, во второй колонке таблицы приведены товары, приобретенные во время определенной транзакции [10–13].

На основе имеющейся базы данных требуется найти закономерности между событиями, то есть покупками.

Таблица 2.2 – Транзакционная база данных TID

TID	Приобретенные покупки
1	Пена для бритья, гель для душа, бальзам после бритья
2	Гель для душа, мыло
3	Гель для душа, пена для бритья, мыло, бальзам после бритья
4	Духи, мыло
5	Пена для бритья, гель для душа, бальзам после бритья, мыло
6	Крем для тела