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本文整理了10個(gè)天池、DataCastle、DataFountain等中出現(xiàn)的，可使用關(guān)系規(guī)則算法處理的問(wèn)題場(chǎng)景實(shí)例。

1 穿衣搭配推薦 https://tianchi.aliyun.com/competition/entrance/231506/introduction

穿衣搭配是服飾鞋包導(dǎo)購(gòu)中非常重要的課題，基于搭配專(zhuān)家和達(dá)人生成的搭配組合數(shù)據(jù)，百萬(wàn)級(jí)別的商品的文本和圖像數(shù)據(jù)，以及用戶(hù)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(hù)提供個(gè)性化、優(yōu)質(zhì)的、專(zhuān)業(yè)的穿衣搭配方案，預(yù)測(cè)給定商品的搭配商品集合。

2 互聯(lián)網(wǎng)情緒指標(biāo)和生豬價(jià)格的關(guān)聯(lián)關(guān)系挖掘和預(yù)測(cè) https://www.datafountain.cn/competitions/223

生豬是畜牧業(yè)的第一大產(chǎn)業(yè)，其價(jià)格波動(dòng)的社會(huì)反響非常敏感。生豬價(jià)格變動(dòng)的主要原因在于受市場(chǎng)供求關(guān)系的影響。然而專(zhuān)家和媒體對(duì)于生豬市場(chǎng)前景的判斷、疫情的報(bào)道，是否會(huì)對(duì)養(yǎng)殖戶(hù)和消費(fèi)者的情緒有所影響？情緒上的變化是否會(huì)對(duì)這些人群的行為產(chǎn)生一定影響，從而影響生豬市場(chǎng)的供求關(guān)系？互聯(lián)網(wǎng)作為網(wǎng)民發(fā)聲的第一平臺(tái)，在網(wǎng)民情緒的捕捉上具有天然的優(yōu)勢(shì)。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(biāo)與生豬價(jià)格之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系，從而形成基于互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)的生豬價(jià)格預(yù)測(cè)模型，挖掘互聯(lián)網(wǎng)情緒指標(biāo)與生豬價(jià)格之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系和預(yù)測(cè)。

3依據(jù)用戶(hù)軌跡的商戶(hù)精準(zhǔn)營(yíng)銷(xiāo)
https://www.datafountain.cn/competitions/245

隨著用戶(hù)訪問(wèn)移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)的與日俱增，隨著移動(dòng)終端的大力發(fā)展，越來(lái)越多的用戶(hù)選擇使用移動(dòng)終端訪問(wèn)網(wǎng)絡(luò)，根據(jù)用戶(hù)訪問(wèn)網(wǎng)絡(luò)偏好，也形成了相當(dāng)豐富的用戶(hù)網(wǎng)絡(luò)標(biāo)簽和畫(huà)像等。如何根據(jù)用戶(hù)的畫(huà)像對(duì)用戶(hù)進(jìn)行精準(zhǔn)營(yíng)銷(xiāo)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(hù)畫(huà)像對(duì)用戶(hù)進(jìn)行分類(lèi)，并針對(duì)不同分類(lèi)進(jìn)行業(yè)務(wù)推薦，特別是在用戶(hù)身處特定的地點(diǎn)、商戶(hù)，如何根據(jù)用戶(hù)畫(huà)像進(jìn)行商戶(hù)和用戶(hù)的匹配，并將相應(yīng)的優(yōu)惠和廣告信息通過(guò)不同渠道進(jìn)行推送。希望根據(jù)商戶(hù)位置及分類(lèi)數(shù)據(jù)、用戶(hù)標(biāo)簽畫(huà)像數(shù)據(jù)提取用戶(hù)標(biāo)簽和商戶(hù)分類(lèi)的關(guān)聯(lián)關(guān)系，然后根據(jù)用戶(hù)在某一段時(shí)間內(nèi)的位置數(shù)據(jù)，判斷用戶(hù)進(jìn)入該商戶(hù)地位范圍300米內(nèi)，則對(duì)用戶(hù)推送符合該用戶(hù)畫(huà)像的商戶(hù)位置和其他優(yōu)惠信息。

4 地點(diǎn)推薦系統(tǒng)
https://www.pkbigdata.com/common/bbs/topicDetails.html?tid=441&page_nav=detail

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

5 氣象關(guān)聯(lián)分析

在社會(huì)經(jīng)濟(jì)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(xiāo)售業(yè)、保險(xiǎn)業(yè)等，無(wú)一例外與天氣的變化息息相關(guān)。隨著各行各業(yè)對(duì)氣象信息的需求越來(lái)越大，社會(huì)各方對(duì)氣象數(shù)據(jù)服務(wù)的個(gè)性化和精細(xì)化要求也在不斷提升，如何開(kāi)發(fā)氣象數(shù)據(jù)在不同領(lǐng)域的應(yīng)用，更好的支持大眾創(chuàng)業(yè)、萬(wàn)眾創(chuàng)新，服務(wù)民計(jì)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(jià)值，希望基于共計(jì)60年的中國(guó)地面歷史氣象數(shù)據(jù)，推動(dòng)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(guān)系，讓氣象數(shù)據(jù)發(fā)揮更多元化的價(jià)值。

6 交通事故成因分析 https://challenge.datacastle.cn/v3/cmptDetail.html?id=152

隨著時(shí)代發(fā)展，便捷交通對(duì)社會(huì)產(chǎn)生巨大貢獻(xiàn)的同時(shí)，各類(lèi)交通事故也嚴(yán)重地影響了人們生命財(cái)產(chǎn)安全和社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展。為了更深入挖掘交通事故的潛在誘因，帶動(dòng)公眾關(guān)注交通安全，貴陽(yáng)市交通管理局開(kāi)放交通事故數(shù)據(jù)及多維度參考數(shù)據(jù)，希望通過(guò)對(duì)事故類(lèi)型、事故人員、事故車(chē)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(guān)的數(shù)據(jù)進(jìn)行深度挖掘，形成交通事故成因分析方案。

7 基于興趣的實(shí)時(shí)新聞推薦
https://segmentfault.com/a/1190000038312307

隨著近年來(lái)互聯(lián)網(wǎng)的飛速發(fā)展，個(gè)性化推薦已成為各大主流網(wǎng)站的一項(xiàng)必不可少服務(wù)。提供各類(lèi)新聞的門(mén)戶(hù)網(wǎng)站是互聯(lián)網(wǎng)上的傳統(tǒng)服務(wù)，但是與當(dāng)今蓬勃發(fā)展的電子商務(wù)網(wǎng)站相比，新聞的個(gè)性化推薦服務(wù)水平仍存在較大差距。一個(gè)互聯(lián)網(wǎng)用戶(hù)可能不會(huì)在線購(gòu)物，但是絕大部分的互聯(lián)網(wǎng)用戶(hù)都會(huì)在線閱讀新聞。因此資訊類(lèi)網(wǎng)站的用戶(hù)覆蓋面更廣，如果能夠更好的挖掘用戶(hù)的潛在興趣并進(jìn)行相應(yīng)的新聞推薦，就能夠產(chǎn)生更大的社會(huì)和經(jīng)濟(jì)價(jià)值。初步研究發(fā)現(xiàn)，同一個(gè)用戶(hù)瀏覽的不同新聞的內(nèi)容之間會(huì)存在一定的相似性和關(guān)聯(lián)，物理世界完全不相關(guān)的用戶(hù)也有可能擁有類(lèi)似的新聞瀏覽興趣。此外，用戶(hù)瀏覽新聞的興趣也會(huì)隨著時(shí)間變化，這給推薦系統(tǒng)帶來(lái)了新的機(jī)會(huì)和挑戰(zhàn)。因此，希望通過(guò)對(duì)帶有時(shí)間標(biāo)記的用戶(hù)瀏覽行為和新聞文本內(nèi)容進(jìn)行分析，挖掘用戶(hù)的新聞瀏覽模式和變化規(guī)律，設(shè)計(jì)及時(shí)準(zhǔn)確的推薦系統(tǒng)預(yù)測(cè)用戶(hù)未來(lái)可能感興趣的新聞。

8 銀行金融客戶(hù)交叉銷(xiāo)售分析

某商業(yè)銀行試圖通過(guò)對(duì)個(gè)人客戶(hù)購(gòu)買(mǎi)本銀行金融產(chǎn)品的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，從而發(fā)現(xiàn)交叉銷(xiāo)售的機(jī)會(huì)。

9 電子商務(wù)搭配購(gòu)買(mǎi)推薦

電子購(gòu)物網(wǎng)站使用關(guān)聯(lián)規(guī)則中規(guī)則進(jìn)行挖掘，然后設(shè)置用戶(hù)有意要一起購(gòu)買(mǎi)的捆綁包。也有一些購(gòu)物網(wǎng)站使用它們?cè)O(shè)置相應(yīng)的交叉銷(xiāo)售，也就是購(gòu)買(mǎi)某種商品的顧客會(huì)看到相關(guān)的另外一種商品的廣告。

10 銀行營(yíng)銷(xiāo)方案推薦

關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘技術(shù)已經(jīng)被廣泛應(yīng)用在金融行業(yè)企業(yè)中，它可以成功預(yù)測(cè)銀行客戶(hù)需求。一旦獲得了這些信息，銀行就可以改善自身營(yíng)銷(xiāo)。如各銀行在自己的ATM機(jī)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(jī)的用戶(hù)了解。如果數(shù)據(jù)庫(kù)中顯示，某個(gè)高信用限額的客戶(hù)更換了地址，這個(gè)客戶(hù)很有可能新近購(gòu)買(mǎi)了一棟更大的住宅，因此會(huì)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(gè)住房改善貸款，這些產(chǎn)品都可以通過(guò)信用卡賬單郵寄給客戶(hù)。當(dāng)客戶(hù)打電話咨詢(xún)的時(shí)候，數(shù)據(jù)庫(kù)可以有力地幫助電話銷(xiāo)售代表。銷(xiāo)售代表的電腦屏幕上可以顯示出客戶(hù)的特點(diǎn)，同時(shí)也可以顯示出顧客會(huì)對(duì)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应用实列的全部?jī)?nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問(wèn)題。

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