Microsoft 关联算法是指 Microsoft SQL Server 2005 Analysis Services (SSAS) 提供的关联算法，对建议引擎非常有用。建议引擎根据客户已购买的项或者客户已对其表现出兴趣的项向他们推荐产品。Microsoft 关联算法对市场篮分析也非常有用。有关市场篮分析的详细信息，请参阅“数据挖掘教程”中的第 4 课：生成市场篮方案。
关联模型基于包含各事例的标识符及各事例所包含项的标识符的数据集生成。事例中的一组项称为“项集”。关联模型由事例中一系列项集和说明这些项如何分组的规则组成。算法标识的规则可用于根据客户购物车中已有的项来预测客户将来可能购买的产品。以下关系图显示了项集中的一系列规则。
正如该关系图中所示，Microsoft 关联算法可能会在数据集中找到许多规则。该算法使用两个参数（support 和 probability）来说明项集以及该算法生成的规则。例如，如果 X 和 Y 表示购物车中可能有的两个项，则 support 参数是数据集中包含 X 和 Y 这两项组合的事例的数目。通过将 support 参数与用户定义的 MINIMUM_SUPPORT 和 MAXIMUM_SUPPORT 参数结合使用，该算法可控制生成的项集数。probability 参数也称为“置信度”，表示数据集中既包含 X 也包含 Y 的一部分事例。通过将 probability 参数与 MINIMUM_PROBABILITY 参数结合使用，该算法可控制生成的规则数。
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