關聯(lián)規(guī)則，作為十大機器學習算法之一，應用非常廣泛。最經(jīng)典的例子當然是“啤酒”和“尿布” 的故事。

20世紀90年代呢，在美國有嬰兒的家庭中，一般是母親在家中照看嬰兒，年輕的父親前去超市購買尿布。父親在購買尿布的同時，往往會順便為自己購買啤酒，這樣就會出現(xiàn)啤酒與尿布這兩件看上去不相干的商品經(jīng)常會出現(xiàn)在同一個購物籃的現(xiàn)象。如果這個年輕的父親在賣場只能買到兩件商品之一，則他很有可能會放棄購物而到另一家商店，直到可以一次同時買到啤酒與尿布為止。
后來，全球零售業(yè)巨頭沃爾瑪在對消費者購物行為分析時發(fā)現(xiàn)，**男性顧客在購買嬰兒尿片時，常常會順便搭配幾瓶啤酒來犒勞自己，于是嘗試推出了將啤酒和尿布擺在一起的促銷手段。沒想到這個舉措居然使尿布和啤酒的銷量都大幅增加了。如今，“啤酒＋尿布”的數(shù)據(jù)分析成果早已成了大數(shù)據(jù)技術應用的經(jīng)典案例，被人津津樂道。

一個作者整理了10個天池、DataCastle、DataFountain等中出現(xiàn)的，可使用關系規(guī)則算法處理的問題場景實例，感謝這位作者。內(nèi)容如下：

1 穿衣搭配推薦

穿衣搭配是服飾鞋包導購中非常重要的課題，基于搭配專家和達人生成的搭配組合數(shù)據(jù)，百萬級別的商品的文本和圖像數(shù)據(jù)，以及用戶的行為數(shù)據(jù)。期待能從以上行為、文本和圖像數(shù)據(jù)中挖掘穿衣搭配模型，為用戶提供個性化、優(yōu)質(zhì)的、專業(yè)的穿衣搭配方案，預測給定商品的搭配商品集合。

2 互聯(lián)網(wǎng)情緒指標和生豬價格的關聯(lián)關系挖掘和預測

生豬是畜牧業(yè)的第一大產(chǎn)業(yè)，其價格波動的社會反響非常敏感。生豬價格變動的主要原因在于受市場供求關系的影響。然而專家和媒體對于生豬市場前景的判斷、疫情的報道，是否會對養(yǎng)殖戶和消費者的情緒有所影響？ 情緒上的變化是否會對這些人群的行為產(chǎn)生一定影響，從而影響生豬市場的供求關系？互聯(lián)網(wǎng)作為網(wǎng)民發(fā)聲的第一平臺，在網(wǎng)民情緒的捕捉上具有天然的優(yōu)勢。本次賽題希望參賽者可以基于海量提供的數(shù)據(jù)，挖掘出互聯(lián)網(wǎng)情緒指標與生豬價格之間的關聯(lián)關系，從而形成基于互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)的生豬價格預測模型，挖掘互聯(lián)網(wǎng)情緒指標與生豬價格之間的關聯(lián)關系和預測。

3依據(jù)用戶軌跡的商戶精準營銷

隨著用戶訪問移動互聯(lián)網(wǎng)的與日俱增，隨著移動終端的大力發(fā)展，越來越多的用戶選擇使用移動終端訪問網(wǎng)絡，根據(jù)用戶訪問網(wǎng)絡偏好，也形成了相當豐富的用戶網(wǎng)絡標簽和畫像等。如何根據(jù)用戶的畫像對用戶進行精準營銷成為了很多互聯(lián)網(wǎng)和非互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)的新發(fā)展方向。如何利用已有的用戶畫像對用戶進行分類，并針對不同分類進行業(yè)務推薦，特別是在用戶身處特定的地點、商戶，如何根據(jù)用戶畫像進行商戶和用戶的匹配，并將相應的優(yōu)惠和廣告信息通過不同渠道進行推送。

希望根據(jù)商戶位置及分類數(shù)據(jù)、用戶標簽畫像數(shù)據(jù)提取用戶標簽和商戶分類的關聯(lián)關系，然后根據(jù)用戶在某一段時間內(nèi)的位置數(shù)據(jù)，判斷用戶進入該商戶地位范圍300米內(nèi)，則對用戶推送符合該用戶畫像的商戶位置和其他優(yōu)惠信息。

4地點推薦系統(tǒng)

隨著移動社交網(wǎng)路的興起，用戶的移動數(shù)據(jù)得到了大量的累積，使得這些移動數(shù)據(jù)能夠基于地點推薦技術幫助人們熟悉周遭環(huán)境，提升地點的影響力等。希望利用用戶的簽到記錄和地點的位置、類別等信息，為每個用戶推薦50個感興趣的地點。

5 氣象關聯(lián)分析

在社會經(jīng)濟生活中，不少行業(yè)，如農(nóng)業(yè)、交通業(yè)、建筑業(yè)、旅游業(yè)、銷售業(yè)、保險業(yè)等，無一例外與天氣的變化息息相關。隨著各行各業(yè)對氣象信息的需求越來越大，社會各方對氣象數(shù)據(jù)服務的個性化和精細化要求也在不斷提升，如何開發(fā)氣象數(shù)據(jù)在不同領域的應用，更好的支持大眾創(chuàng)業(yè)、萬眾創(chuàng)新，服務民計民生，是氣象大數(shù)據(jù)面臨的迫切需求。

為了更深入地挖掘氣象資源的價值，希望基于共計60年的中國地面歷史氣象數(shù)據(jù)，推動氣象數(shù)據(jù)與其他各行各業(yè)數(shù)據(jù)的有效結(jié)合，尋求氣象要素之間、以及氣象與其它事物之間的相互關系，讓氣象數(shù)據(jù)發(fā)揮更多元化的價值。

6 交通事故成因分析

隨著時代發(fā)展，便捷交通對社會產(chǎn)生巨大貢獻的同時，各類交通事故也嚴重地影響了人們生命財產(chǎn)安全和社會經(jīng)濟發(fā)展。為了更深入挖掘交通事故的潛在誘因，帶動公眾關注交通安全，貴陽市交通管理局開放交通事故數(shù)據(jù)及多維度參考數(shù)據(jù)，希望通過對事故類型、事故人員、事故車輛、事故天氣、駕照信息、駕駛?cè)藛T犯罪記錄數(shù)據(jù)以及其他和交通事故有關的數(shù)據(jù)進行深度挖掘，形成交通事故成因分析方案。

7 基于興趣的實時新聞推薦

隨著近年來互聯(lián)網(wǎng)的飛速發(fā)展，個性化推薦已成為各大主流網(wǎng)站的一項必不可少服務。提供各類新聞的門戶網(wǎng)站是互聯(lián)網(wǎng)上的傳統(tǒng)服務，但是與當今蓬勃發(fā)展的電子商務網(wǎng)站相比，新聞的個性化推薦服務水平仍存在較大差距。一個互聯(lián)網(wǎng)用戶可能不會在線購物，但是絕大部分的互聯(lián)網(wǎng)用戶都會在線閱讀新聞。因此資訊類網(wǎng)站的用戶覆蓋面更廣，如果能夠更好的挖掘用戶的潛在興趣并進行相應的新聞推薦，就能夠產(chǎn)生更大的社會和經(jīng)濟價值。初步研究發(fā)現(xiàn)，同一個用戶瀏覽的不同新聞的內(nèi)容之間會存在一定的相似性和關聯(lián)，物理世界完全不相關的用戶也有可能擁有類似的新聞瀏覽興趣。此外，用戶瀏覽新聞的興趣也會隨著時間變化，這給推薦系統(tǒng)帶來了新的機會和挑戰(zhàn)。

因此，希望通過對帶有時間標記的用戶瀏覽行為和新聞文本內(nèi)容進行分析，挖掘用戶的新聞瀏覽模式和變化規(guī)律，設計及時準確的推薦系統(tǒng)預測用戶未來可能感興趣的新聞。

8 銀行金融客戶交叉銷售分析

某商業(yè)銀行試圖通過對個人客戶購買本銀行金融產(chǎn)品的數(shù)據(jù)進行分析，從而發(fā)現(xiàn)交叉銷售的機會。

9 電子商務搭配購買推薦

電子購物網(wǎng)站使用關聯(lián)規(guī)則中規(guī)則進行挖掘，然后設置用戶有意要一起購買的捆綁包。也有一些購物網(wǎng)站使用它們設置相應的交叉銷售，也就是購買某種商品的顧客會看到相關的另外一種商品的廣告。

10 銀行營銷方案推薦

關聯(lián)規(guī)則挖掘技術已經(jīng)被廣泛應用在金融行業(yè)企業(yè)中，它可以成功預測銀行客戶需求。一旦獲得了這些信息，銀行就可以改善自身營銷。如各銀行在自己的ATM機上就捆綁了顧客可能感興趣的本行產(chǎn)品信息，供使用本行ATM機的用戶了解。如果數(shù)據(jù)庫中顯示，某個高信用限額的客戶更換了地址，這個客戶很有可能新近購買了一棟更大的住宅，因此會有可能需要更高信用限額，更高端的新信用卡，或者需要一個住房改善貸款，這些產(chǎn)品都可以通過信用卡賬單郵寄給客戶。當客戶打電話咨詢的時候，數(shù)據(jù)庫可以有力地幫助電話銷售代表。銷售代表的電腦屏幕上可以顯示出客戶的特點，同時也可以顯示出顧客會對什么產(chǎn)品感興趣。

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的关联规则1：关联规则的应用场景的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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