关联规则挖掘技术在人寿保险行业中的应用(1)
2015-11-16 01:47
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摘 要 人寿保险行业在激烈的市场竞争中生成了大量的保单业务
摘 要 人寿保险行业在激烈的市场竞争中生成了大量的保单业务，如何对这些海量信息进行深层次的分析与挖掘，让其发挥巨大的增值作用。针对这一问题，利用关联规则挖掘技术从人寿保单数据中，分析投保人的各项特征与索赔的内在关系，所得到的结论对保险公司的业务发展具有重要的指导意义。 关键词 关联规则；数据挖掘；人寿保险1 引言 近年来，数据密集型的保险行业经过多年的运营，也已经积累了海量的历史数据，这些数据是公司的重要财富。要从这些大量数据中获取能给公司带来无限商机的有价值信息，急需更高效的数据处理方法和技术。此时数据挖掘技术显示出了它特有的优越性。12 关联规则挖掘技术 数据挖掘(Data Mining)是一个利用各种分析技术和工具从大量数据中提取有用知识的过程。它是一门交叉学科，把人们对数据的应用从低层次的简单查询，提升到从数据中挖掘知识，提供决策支持。它包含很多技术与方法，其中关联规则挖掘是一项非常重要的技术，是数据挖掘的一个主要研究方向。迄今为止，关联规则挖掘已经被应用到很多领域，例如零售业、市场营销、医学等，为各个领域的决策支持提高了一个有效的手段。 关联规则挖掘是由R.A grawal等人提出来的，关联规则是描述数据库中数据项之间某种潜在关系的规则[1]，它的基本概念为：设
为数据项集合，设
D为与任务相关的数据集合，也就是一个交易数据库，其中的每个交易
T是一个数据项子集，即
；每个交易均包含一个识别编号TID。设
A为一个数据项集合，当且仅当
时就称交易
T包含
A。一个关联规则就是具有“
”形式的蕴含式；其中有
，
且
。规则
在交易数据集
D中成立，具有支持度
s，其中
s是
D中交易包含
（即
A和
B二者）的百分比，这是概率P（
） 。如果
D中包含
A的事务同时也包含
B的百分比是
c，则规则
