Основы информационных технологий

§2.8. Поиск ассоциативных правил 
Поиск ассоциативных правил обнаруживает скрытые связи на первый 
взгляд в никак не связанных данных. Эти связи – правила. Те, которые 
превышают определенный порог, считаются интересными. Интересные 
правила дают возможность выполнять действия, основываясь на опреде-
ленных шаблонах. Они также помогают в принятии и объяснении решений. 
Часто встречающиеся приложения с применением ассоциативных 
правил: 
1) розничная торговля: определение товаров, которые стоит продви-
гать совместно; выбор местоположения товара в магазине; анализ по-
требительской 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;

---

– 58 – 
4) сегментация клиентов: выявление общих характеристик клиентов 
компании, выявление групп покупателей;
5) оформление каталогов, анализ сбытовых кампаний фирмы, опре-
деление последовательностей покупок клиентов (какая покупка после-
дует за покупкой товара А);
6) анализ Web-логов. 
Приведем простой пример ассоциативного правила: покупатель, при-
обретающий банку краски, приобретет кисточку для краски с вероятно-
стью 50%. 
Одним из наиболее часто цитируемых примеров поиска ассоциатив-
ных правил служит проблема поиска устойчивых связей в корзине поку-
пателя (Market-Basket Problem). Проблема поиска устойчивых связей в 
корзине покупателя состоит в том, чтобы определить, какие товары при-
обретаются покупателями вместе, так, чтобы специалисты по маркетингу 
могли соответствующим образом разместить эти товары в магазине для 
повышения объема продаж, а также принять другие решения, способ-
ствующие продажам. Некоторые обнаруживаемые правила могут быть 
тривиальными, например: "покупатели, которые покупают хлеб, также 
покупают и масло". Другие бывают интересными и экстраординарными, 
например: "покупатели, которые покупают пеленки, покупают также и 
пиво". Именно способность обнаруживать интересные правила делает 
поиск ассоциативных правил ценным и способствующим поиску знаний. 
Впервые задача поиска ассоциативных правил (association rule 
mining) была предложена для нахождения типичных шаблонов покупок, 
совершаемых в супермаркетах, поэтому иногда ее еще называют 
анали-
зом рыночной корзины 
(market basket analysis).
Рыночная корзина
– это набор товаров, приобретенных покупателем 
в рамках одной отдельно взятой транзакции. 
Транзакция
– это множество событий, которые произошли одновре-
менно. Транзакции являются достаточно характерными операциями, 
ими, например, могут описываться результаты посещений различных ма-
газинов.
Регистрируя все бизнес-операции в течение всего времени своей дея-
тельности, торговые компании накапливают огромные собрания тран-
закций. Каждая такая транзакция представляет собой набор товаров, 
купленных покупателем за один визит. Полученные в результате анали-
за шаблоны включают перечень товаров и число транзакций, которые 
содержат данные наборы.

---

– 59 – 
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 каж-
дую сделку или транзакцию. 
Пример транзакционной базы данных, состоящей из покупательских 
транзакций, приведен в табл.7. В таблице первая колонка (TID) опреде-
ляет номер транзакции, во второй колонке таблицы приведены товары, 
приобретенные во время определенной транзакции. 
Таблица 7