关联规则分析案例 亚马逊如何防关联？
亚马逊如何防关联？
五年跨境经验。我已经成功地经营了30多家商店，我还帮助许多朋友成功地建立了商店。一家店每月最多可以达到9万欧元。给一个简单的答案，
我希望它可以帮助业主。
亚马逊的连接是非常严重的。一旦连接起来，商店就会被封起来。所以我们应该阻止这种联系。
最简单的方法是通过云服务器登录商店。一家店有一台云服务器，一台云服务器一年要120元。它质优价廉，永远不会有任何联系。目前我们有30多家店，每个店都有一台云服务器，从来没有任何关联。
欢迎跟我来，给我发私信，讨论亚马逊的跨境电子商务。
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什么是关联规则？
所谓关联规则是指数据对象之间的相互依赖关系，发现规则的任务是从数据库中找到那些可信度和支持度大于给定值的强规则。从数据库中发现关联规则是近年来研究的热点。目前，关联规则的发现已经从单一概念层次发展到多概念层次。随着概念层次的深入，关联规则提供的信息越来越具体。事实上，这是一个逐渐深化所发现的知识的过程。在许多实际应用中，可以获得的相关规则的数量可能相当大，用户对所有规则并不感兴趣。一些规则可能会误导人们的决策，因此在规则发现中经常引入“兴趣度”的概念。基于更高概念层次的规则发现（如广义抽象层次的规则发现和多层次的规则发现）是当前研究的热点之一。
数据挖掘中关联规则和聚类分析哪个应用比较广，有好的发展前景？
这两种方法本身并不冲突，也不是一个使用对象，因此不能直接比较；关联规则是找出每个项目前后的关系，挖掘潜在的规则；聚类分析是找出组中相似的组，从而保证了组内的高相似度和组间的大差异；
数据挖掘中的关联规则主要有什么作用？
数据关联是数据库中的一个重要范畴，即可发现知识。
如果两个或多个变量的值之间存在某种规律性，则称为关联。
关联可以分为简单关联、时间关联和因果关联。
关联分析的目的是找出数据库中隐藏的关联网络。
有时数据库中数据的关联函数是未知的，即使是已知的，也是不确定的，因此关联分析生成的规则具有可信性。
关联规则挖掘在大量数据中查找项集之间有趣的关联或相关性。
1993年，Agrawal首次提出在客户事务数据库中挖掘项目集之间关联规则的问题。后来，许多研究者对关联规则的挖掘问题做了大量的研究。
他们的工作包括对原有算法的优化，如引入随机抽样、并行思想等，以提高算法挖掘规则的效率，促进关联规则的应用。
关联规则挖掘是数据挖掘中的一个重要课题，近年来得到了广泛的研究。
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