趣味數(shù)據(jù)挖掘 |“被打”和“北大” 的關(guān)聯(lián)

小時候喜歡讀趣味數(shù)理化，所以久有一個小心愿，寫一組趣味數(shù)據(jù)挖掘的科普博文。 要把數(shù)據(jù)挖掘的一些概念講得通俗有趣，需要好的例子，正搜尋中，一個有趣的、適合解釋關(guān)聯(lián)規(guī)則的例子就冒出來了。

科學(xué)網(wǎng)上三位博主周濤、呂喆、程智在博文中對“狼爸打子成才，把三個子女送進了北大”的事情做了定性分析。

本文借此例來說明數(shù)據(jù)挖掘中關(guān)聯(lián)規(guī)則中支持度、置信度和興趣度概念，順便對此事做個定量分析， 同時也作為趣味數(shù)據(jù)挖掘系列博文的開篇。

這個關(guān)聯(lián)規(guī)則可寫成下列形式：

●R1： 被打 –> 北大， 支持度 s=?, 置信度 c=?

或反過來

●R2: 北大 –> 被打， 支持度 s=?, 置信度 c=? (觀察因果的角度與R1有所不同)

下面將其計算支持度、置信度的上限，為簡單，采用了一些略有放大的粗略假定和估計。

1 支持度 (support)

全國每年高考人數(shù)大約1000萬人(2008 ：1050萬，2009:1020萬，2010: 957萬);把“狼爸”的三個孩子算成同一年進北大(支持度放大三倍)，假定同年進北大、且都有“被打”的經(jīng)歷有3K名(支持度大約放大3K倍)。于是，全國考生中 “被打”且 “進北大” 的支持度s 為：支持度 s = 3K/107 =3K*10-7

狼爸的故事表明，這里k≥1, 據(jù)常識估計K<10 ( 如果輕率放大K，北大學(xué)生會提出抗議，幸好，這里只是反面的假定 )，于是：支持度 s < 3*10-6 (支持度沒有因果方向， 對R1和R2都適用)

對這樣的概率比較小的事件，成熟彩民也會只當做娛樂，實在不值得媒體大驚小怪。

2 計算“北大–>被打”的置信度 (confidence)

2.1 在北京大學(xué)內(nèi)計算

規(guī)則R1“被打–> 北大” 的置信度計算稍有點難， 留到2.2小節(jié)解析。

我們先計算 R2：“北大–>被打”的置信度，它也同樣能說明某種關(guān)聯(lián)，北大本科生 14000人(大約)，平均每年收學(xué)生3500人，設(shè)其中挨過家長打的有3K人(1≤k<10)，沒有挨打的不少于3470人，則：

●北大–>被打， 置信度為 3K/3500 < 0.86%

●北大–>不被打， 置信度為 3470/3500 > 99.14%

可見，“被打”和“北大”的關(guān)聯(lián) 很小，不足為信，當不得真。

2.2 計算“被打–>北大”的置信度 (confidence)

如上面假設(shè)，假定 同年全國被打的N名，其中進入北大的3K名(如上估計，0≤k<10)則

R1: 被打–>北大， 置信度 = 3k/N ,

●如果N很大，k>0,置信度就比較小(不敢輕易估計N的具體數(shù)值,但不希望N大，那是教育的悲劇)，

●如果N不太大，K>0,置信度就比較大。

●如果某年，k=0，不管N是多大，那一年“被打–>北大”的置信度 為0.

2.3 在該家庭范圍內(nèi)計算，兼議規(guī)則的興趣度：

“狼爸”有四個孩子(不知為什么能夠超生)，估計四個都挨過打，三個上了北大

被打–> 北大， 支持度 0.75， 置信度 0.75。 (1)

這條規(guī)則一旦走出其家門， 就不成立了。所以，準確表達為：

(該家，被打) –> 北大， 支持度 0.75， 置信度 0.75。 (2)

為了說明其無意義，我們還可以挖掘出一條千真萬確的關(guān)聯(lián)規(guī)則：

(該家子女，每天吃飯) –> 北大， 支持度 0.75， 置信度 0.75。 (3)

如果把“每天吃飯”改為任意的保健品，關(guān)聯(lián)規(guī)則也成立，比“打”更具有有誘惑力，說不定還有經(jīng)濟效益。這條無意義的關(guān)聯(lián)規(guī)則，說明需引入關(guān)聯(lián)規(guī)則的興趣度，此概念稍復(fù)雜，只簡介其大致思想。

當關(guān)聯(lián)規(guī)則左邊是多個項，如上面的(3)式，可以用減項法測試每個項的貢獻，這類似過敏疾病患者判斷過敏源，左邊甚至可以減少到空集。在(3)式中，

(a)把“每天吃飯”去掉， 不減少支持度和置信度，說明此項冗余;

(b)如把“該家子女”去掉，則相當于在全國的大數(shù)據(jù)集上挖掘， 支持度和置信度立刻大減，說明這個項是至關(guān)重要的。

如果一個關(guān)聯(lián)規(guī)則中，每一個項都是重要的，這個關(guān)聯(lián)規(guī)則基本上是有意義的。

3 錯誤的挖掘結(jié)論

這里有幾個估計，(1) 所謂的“打”，實際上是高高舉起，輕輕放下，是嚴格的指代詞，還不是那種打得皮開肉綻的打(那樣會打掉尊嚴和信心，就悲劇了);(2)老大比較懂事;(3)老大對老二老三的影響遠勝于老爸打的效果?！袄前帧痹谕诰?a href='/map/guanlianguize/' style='color:#000;font-size:inherit;'>關(guān)聯(lián)規(guī)則時候，忽略了這一因素，“父假長子(女)之威”，用數(shù)據(jù)挖掘的行話，犯了“No interesteness” 的錯誤(這是一個稍復(fù)雜的概念)，得出了錯誤的挖掘結(jié)論。

4 一個支持度和置信度都很高的關(guān)聯(lián)規(guī)則

在輸入文本的糾錯技術(shù)中，常關(guān)注詞與詞的發(fā)聲關(guān)聯(lián)，或諧音關(guān)聯(lián)，“被打”和“北大”的普通話發(fā)音都是“beida”,用拼音輸入法時候，二者容易混淆，又例如，本博文在輸入最后一節(jié)小標題“辨才需待七年期”時，曾把 “辨才”輸入為“辯才“(謝謝22樓的朋友的指正)，糾錯軟件會把近音詞按近似度排序列出。因為在語音近似的意義上：

被打–> 北大，支持度 100%， 置信度 100%

于是，在用拼音方法輸入“被打”之后，作輸入糾錯檢查時，軟件列出候選詞中的Top 1 就是“北大”，或許可以作為中學(xué)生被打后的一種安慰。

這一技術(shù)在處理網(wǎng)絡(luò)文本，微博挖掘時也很有用，如規(guī)范 “悲劇 Vs 杯具”，“p2p Vs. P-to-P”,”U Vs. YOU“,以及許多網(wǎng)絡(luò)同聲縮略語等等。

5 曾經(jīng)言必稱啤酒尿布

過去講關(guān)聯(lián)規(guī)則時候，常常用啤酒尿布的故事，有三個要點：

(a)表象分析：說，沃爾瑪通過抽象的銷售數(shù)據(jù)挖掘，發(fā)現(xiàn)啤酒和尿布常被男性顧客們同時購買，在挖掘出來的若干條形如 ( Xi–>Yi ，s=? c=? ) 的規(guī)則中，這一條支持度和置信度都比較高;

(b)內(nèi)在聯(lián)系 (這不屬于數(shù)據(jù)挖掘,而屬于管理)調(diào)查發(fā)現(xiàn)，嬰兒之父下班為孩子買尿布時順手買回自己愛喝的啤酒;

(c )促銷措施 (屬于促銷手段),把啤酒和尿布放在同一個貨架 ，或進一步地，把啤酒降價，把尿布漲價，吸引嬰兒之父的消費。

現(xiàn)在人們認為,這只是一個故事，或許，“狼爸”的例子更貼近，更容易消除對概念的誤解。

6 猜自然之謎時，數(shù)據(jù)挖掘雖屬無奈之舉，卻很有效

在人們沒有掌握行星運動規(guī)律之前，人們從歷史觀測數(shù)據(jù)去找規(guī)律，找匹配。第谷是一位實驗天文學(xué)家，歷經(jīng)40年觀察，積累了關(guān)于行星運動的大量數(shù)據(jù)。

開普勒在第谷的四十年數(shù)據(jù)上，用手工作數(shù)據(jù)挖掘，挖掘了十年，發(fā)現(xiàn)了行星運動三大定律。 Candida Ferreira采用基因表達式編程(GEP)方法，用10個 個體， 進化50代，只需要少得多的數(shù)據(jù)，幾秒鐘就可完成(參見文獻[1],P253-257 )。有了這個定律，如今計算某個行星的位置，就不再需要數(shù)據(jù)挖掘，而直接用公式了。所以數(shù)據(jù)挖掘是在不知道規(guī)律時，而要猜自然之謎時的無奈之舉。

如今，未破解的自然之謎還很多，數(shù)據(jù)挖掘雖屬無奈之舉，卻很有效，挖掘出正確的表達形式(公式，定律等)后，再設(shè)法用理論或模型 來作動力學(xué)的或構(gòu)造性的解釋。

上面的分析表明，數(shù)據(jù)挖掘能從能從一些平常熟視無睹的事實中，挖掘出令人驚奇的結(jié)果。所以，有些國家把數(shù)據(jù)挖掘專業(yè)看作是敏感專業(yè)，出國學(xué)數(shù)據(jù)挖掘的學(xué)生去辦留學(xué)簽證時，常常被Check ,復(fù)查,偶爾也聽說過被拒簽。

7 辨才需待七年期

“狼爸”的三個子女進了北大，還不能就說是成功了，今后還要作科研，找工作，也許還要讀研，寫論文…, 等待他們的競爭還多，要等將來工作上出成果了，才算成功。

有道是：試玉要燒三日滿，辨才需待七年期。希望他們在七年或者十年之后能真正成才，那時的成才，與現(xiàn)在的“打”，實在是沒有什么關(guān)聯(lián)了