關聯規則，作為十大機器學習算法之一，應用非常廣泛。最經典的例子當然是“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，這樣就會出現啤酒與尿布這兩件看上去不相干的商品經常會出現在同一個購物籃的現象。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，全球零售業巨頭沃爾瑪在對消費者購物行為分析時發現，**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”的數據分析成果早已成了大數據技術應用的經典案例，被人津津樂道。

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

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據，百萬級別的商品的文本和圖像數據，以及用戶的行為數據。期待能從以上行為、文本和圖像數據中挖掘穿衣搭配模型，為用戶提供個性化、優質的、專業的穿衣搭配方案，預測給定商品的搭配商品集合。

2 互聯網情緒指標和生豬價格的關聯關系挖掘和預測

生豬是畜牧業的第一大產業，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生一定影響，從而影響生豬市場的供求關系？互聯網作為網民發聲的第一平臺，在網民情緒的捕捉上具有天然的優勢。本次賽題希望參賽者可以基于海量提供的數據，挖掘出互聯網情緒指標與生豬價格之間的關聯關系，從而形成基于互聯網數據的生豬價格預測模型，挖掘互聯網情緒指標與生豬價格之間的關聯關系和預測。

3依據用戶軌跡的商戶精準營銷

隨著用戶訪問移動互聯網的與日俱增，隨著移動終端的大力發展，越來越多的用戶選擇使用移動終端訪問網絡，根據用戶訪問網絡偏好，也形成了相當豐富的用戶網絡標簽和畫像等。如何根據用戶的畫像對用戶進行精準營銷成為了很多互聯網和非互聯網企業的新發展方向。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務推薦，特別是在用戶身處特定的地點、商戶，如何根據用戶畫像進行商戶和用戶的匹配，并將相應的優惠和廣告信息通過不同渠道進行推送。

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

4地點推薦系統

隨著移動社交網路的興起，用戶的移動數據得到了大量的累積，使得這些移動數據能夠基于地點推薦技術幫助人們熟悉周遭環境，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 氣象關聯分析

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

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據，推動氣象數據與其他各行各業數據的有效結合，尋求氣象要素之間、以及氣象與其它事物之間的相互關系，讓氣象數據發揮更多元化的價值。

6 交通事故成因分析

隨著時代發展，便捷交通對社會產生巨大貢獻的同時，各類交通事故也嚴重地影響了人們生命財產安全和社會經濟發展。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據及多維度參考數據，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、駕駛人員犯罪記錄數據以及其他和交通事故有關的數據進行深度挖掘，形成交通事故成因分析方案。

7 基于興趣的實時新聞推薦

隨著近年來互聯網的飛速發展，個性化推薦已成為各大主流網站的一項必不可少服務。提供各類新聞的門戶網站是互聯網上的傳統服務，但是與當今蓬勃發展的電子商務網站相比，新聞的個性化推薦服務水平仍存在較大差距。一個互聯網用戶可能不會在線購物，但是絕大部分的互聯網用戶都會在線閱讀新聞。因此資訊類網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，就能夠產生更大的社會和經濟價值。初步研究發現，同一個用戶瀏覽的不同新聞的內容之間會存在一定的相似性和關聯，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，這給推薦系統帶來了新的機會和挑戰。

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容進行分析，挖掘用戶的新聞瀏覽模式和變化規律，設計及時準確的推薦系統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

某商業銀行試圖通過對個人客戶購買本銀行金融產品的數據進行分析，從而發現交叉銷售的機會。

9 電子商務搭配購買推薦

電子購物網站使用關聯規則中規則進行挖掘，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

關聯規則挖掘技術已經被廣泛應用在金融行業企業中，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品信息，供使用本行ATM機的用戶了解。如果數據庫中顯示，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，數據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品感興趣。

總結

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容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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