关联规则挖掘——Apriori算法
apriori算法的应用场景
apriori算法的应用场景
Apriori算法是一种广泛应用于数据挖掘中的关联规则学习算法，其应用场景包括以下几个方面：
1. 商业领域：Apriori算法可以用于发现商品之间的关联规则，帮助商家制定营销策略，如推荐系统、交叉销售等。
通过对商品集合进行挖掘，可以发现一些有趣的关联模式，如购买尿布的同时也购买啤酒的客户群体，从而制定更加精准的营销策略。
2. 网络安全领域：Apriori算法可以用于检测网络入侵和异常行为。
通过对网络流量和日志数据进行挖掘，可以发现异常模式和关联规则，从而及时发现潜在的攻击行为。
3. 高校管理领域：Apriori算法可以用于高校贫困生资助工作。
通过对贫困生相关数据的挖掘，可以发现一些关联规则和群体特征，从而为资助工作提供更加科学和精准的决策支持。
总之，Apriori算法是一种广泛应用于数据挖掘中的关联规则学习算法，其应用场景非常广泛，可以帮助企业和组织更好地理解和利用数据，制定更加科学和精准的决策。
aprioriall算法
aprioriall算法Apriori算法是一种常见的关联规则挖掘算法，它可以用于发现数据集中的频繁项集。
该算法的核心思想是利用频繁项集的性质，通过迭代的方式不断削减候选项集的规模，从而提高算法的效率。
Apriori算法的基本流程如下：1. 扫描数据集，统计每个项的出现次数，得到频繁1项集。
2. 根据频繁1项集，生成候选2项集。
3. 扫描数据集，统计候选2项集的出现次数，得到频繁2项集。
4. 根据频繁2项集，生成候选3项集。
5. 重复上述过程，直到无法生成新的频繁项集为止。
Apriori算法的优点是简单易懂，容易实现。
但是，它也存在一些缺点。
首先，由于需要频繁地扫描数据集，算法的效率较低。
其次，当数据集中的项数较多时，候选项集的规模会急剧增大，导致算法的效率进一步降低。
因此，在实际应用中，需要对Apriori算法进行优化。
一种常见的优化方法是使用Apriori-All算法。
该算法的基本思想是，利用频繁项集的性质，将所有频繁项集存储在一个列表中，然后通过列表的交集和并集操作来生成新的频繁项集。
具体来说，Apriori-All 算法的流程如下：1. 扫描数据集，统计每个项的出现次数，得到频繁1项集。
2. 将频繁1项集存储在一个列表L中。
3. 对于k>1，重复以下步骤：a. 通过列表L中的项集生成候选k项集。
b. 扫描数据集，统计候选k项集的出现次数，得到频繁k项集。
c. 将频繁k项集存储在列表L中。
d. 通过列表L中的项集生成候选k+1项集。
e. 将候选k+1项集与列表L中的项集取交集，得到新的频繁k+1项集。
f. 将新的频繁k+1项集存储在列表L中。
4. 重复上述过程，直到无法生成新的频繁项集为止。
Apriori-All算法的优点是可以避免频繁扫描数据集，从而提高算法的效率。
此外，由于所有频繁项集都存储在一个列表中，因此可以方便地进行交集和并集操作，从而生成新的频繁项集。
但是，该算法的缺点是需要占用大量的内存空间来存储频繁项集列表，因此在处理大规模数据集时可能会出现内存不足的问题。
(数据挖掘)关联规则挖掘——Apriori算法、fp—Tree算法
C2
{A,支E持} 度<50 25% ｛B,C｝ 50%
｛B,E｝ 75%
｛C,E｝ 50%
｛A,C｝ 50%
L2
｛B,C｝ ｛B,E｝
50% 75%
｛C,E｝ 50%
从K2中求可用来计算的的三项集 ｛A,C｝+{B,C} {A,B,C} ｛A,C｝+{B,E} 超过三项 ｛A,C｝+{C,E} {A,C，E} ｛B,C｝+{B,E} {B,C，E} ｛B,C｝+{C,E} {B,C，E} ｛B,E｝+{C,E} {B,C，E}
Null
I2
I2:6
I1:2
I1
I1:3
I3:2
I4:1
I3:2
I3
I4
I4:1
I5
I5:1
I3:1
I5:1
加入第九个事务(I2,I1,I3)
Item-name Node-head
Null
I2
I2:7
I1:2
I1
I1:4
I3:2
I4:1
I3:2
I3
I4
I4:1
I5
I5:1
I3:2
I5:1
第二步、FP-growth
Null
I2
I2:4
I1
I1:2
I4:1
I3:1
I3
I4
I4:1
I5
I5:1
加入第五个事务(I1,I3)
Item-name Node-head
Null
I2
I2:4
I1:1
I1
I1:2
I4:1
I3:1
I3:1
I3
Apriori算法
解决思路
减少对数据的扫描次数 缩小产生的候选项集 改进对候选项集的支持度计算方法
三、提高Apriori算法的有效性
方法1：基于hash表的项集计数
将每个项集通过相应的hash函数映射到hash表中的不同的桶中，这样可以通过将桶中的项 集计数跟最小支持计数相比较先淘汰一部分项集
3
{C}
3
{D}
1
{E}
3
Itemset
sup
{A, B}
1
{A, C}
2
{A, E}
1
{B, C}
2
{B, E}
3
{C, E}
2
Itemset
sup
L1
{A}
2
{B}
3
{C}
3
{E}
3
C2 2nd scan
Itemset {A, B} {A, C} {A, E} {B, C} {B, E}
C3 Itemset
Tid
Items
10
A, C, D
20
B, C, E
30
A, B, C, E
40
B, E
Itemset
sup
{B, C, E}
2
分别计算置信度，将满足最小置信度的关联规则保留下来 例：对于 confidence(B C,E)=2/3=0.67
三、提高Apriori算法的有效性
Apriori算法主要的挑战
Apriori算法——示例
最小支持计数：2
Database TDB
Tid
Items
10
A, C, D
Apriori算法（关联规则）
Apriori算法（关联规则）⼀、关联规则 1、是数据中所蕴含的⼀类重要规律，对关联规则挖掘的⽬标是在数据项⽬中找出所有的并发关系，这种搞关系也称为关联。
eg、奶酪->啤酒[⽀持度 = 10%，置信度 = 80%] 2、关联规则的基本概念 设⼀个项⽬集合I = {i1,i2,i3,……,im}，⼀个（数据库）事务集合T = {t1,t2,t3,,,tn}，其中每个事务ti是⼀个项⽬集合，并且。
⼀个关联规则是如下形式的蕴涵关系： 3、关联规则强度指标：⽀持度和置信度 （1）⽀持度：规则X->Y的⽀持度是指，T中包含的事务的百分⽐。
⽀持度是⼀个很有⽤的评价指标，如果他的值过于的⼩，则表明时间可能只是偶然发⽣ （2）置信度：决定了规则的可预测度，表⽰在所有发⽣了X的事务中同样发⽣了Y的概率。
⼆、Apriori算法 1、Apriori原理：Apriori算法基于演绎Apriori原理（向下封闭属性） 向下封闭属性（Downward Closure Property）：如果⼀个项⽬集满⾜某个最⼩⽀持的度要求，那么这个项集的任何⾮空⼦集必需都满⾜这个最⼩⽀持度。
为了确保频繁项⽬集成的⾼效性，Apriori算法假定I中的项⽬都是排序好的。
2、描述 就是对于数据集D，遍历它的每⼀条记录T，得到T的所有⼦集，然后计算每⼀个⼦集的⽀持度，最后的结果再与最⼩⽀持度⽐较。
且不论这个数据集D中有多少条记录（⼗万？百万？），就说每⼀条记录T的⼦集个数（{1,2,3}的⼦集有{1}，{2}，{3}，{1,2}，{2,3}，{1,3}，{1,2,3}，即如果记录T中含有n项，那么它的⼦集个数是2^n-1）。
计算量⾮常巨⼤，⾃然是不可取的。
所以Aprior算法提出了⼀个逐层搜索的⽅法，如何逐层搜索呢？包含两个步骤： 1.⾃连接获取候选集。
第⼀轮的候选集就是数据集D中的项，⽽其他轮次的候选集则是由前⼀轮次频繁集⾃连接得到（频繁集由候选集剪枝得到）。
关联规则挖掘——Apriori
关联规则挖掘——Apriori算法⽬的关联规则挖掘中有⼀个⾮常典型的案例，"啤酒纸尿裤"案例，讲的是通过对⼀家超市的销售情况研究发现，很多买了纸尿裤的客户，同时会购买啤酒，经过调查发现，买这些纸尿裤的⼀般是家庭⽗亲，他们在被家庭主妇派去买纸尿裤时，会同时选择购买啤酒来犒劳⾃⼰，根据这个发现，超市将纸尿裤和啤酒放在⼀起，或者将它们进⾏捆绑销售，提⾼了产品的销量。
关联规则挖掘就是通过挖掘算法来找到事物背后隐藏的关联规则，从⽽来指导实践，相类似的还有键盘与⿏标等关联规则基础概念关联规则：形式为A->B，如{⾯包}->{⽜奶，果酱}，表⽰⾯包与⽜奶和果酱之间存在关联关系项：事物的类型，类似数据表中的字段，在"啤酒纸尿裤"中，啤酒和质量库就是两个项项集：项的集合，根据所含项的多少，分为单位项，2项，3项等等事务：⾏为的记录，类似数据表中的记录，在"啤酒纸尿裤"中，指代⽤户的⼀次次购买⾏为⽀持计数：某⼀项集在所有事务中出现的次数⽀持度：某⼀项集在所有事务中占的⽐例，即⽀持计数除以总事务数，⽤于判断某⼀项集是否为频繁项集置信度：关联规则中，后件项集在前件项集中出现的频繁程度，对于{⾯包}->{⽜奶，果酱}，就是⽜奶,果酱这⼀组合在所有出现⾯包的事务中出现的频率，置信度越⾼，表⽰关联性越强最⼩⽀持度：⽤于判断某⼀项集是否为频繁项集，⼤于最⼩⽀持度时，为频繁项集最⼩置信度，⽤于判断某⼀关联规则是否为强关联规则，⼤于最⼩⽀持度时，为强关联规则Apriori原理1、找出所有可能的⼤⼩为1候选项集，⼤⼩为1时，所有项集都是候选项集，当⼤于1时，只有当该项集的⼦项集为频繁项集时，该项集才为候选项集2、根据最⼩⽀持度，从候选项集中筛选出频繁项集3、重复1、2步骤，寻找⼤⼩+1的频繁项集，直到没有更⼤的候选项集事务集：TID商品1{⾯包，⽜奶，果酱，饼⼲，可乐，泡⾯}2{⾯包，⽜奶，果酱，饼⼲}3{⾯包，⽜奶，果酱}4{可乐，泡⾯}5{可乐，泡⾯}第⼀步，找出⼤⼩为1的候选集：项集⽀持度计数{⾯包}3{⽜奶}3{果酱}3{饼⼲}2{可乐}3{泡⾯}3第⼆步，根据最⼩⽀持度来筛选出频繁项集，设最⼩⽀持度为0.5，则频繁项集为：项集⽀持度计数{⾯包}3{⽜奶}3{果酱}3{可乐}3{泡⾯}3第三步，找出⼤⼩为2的候选集：项集⽀持度计数{⾯包，⽜奶}3{⽜奶，果酱}3{⾯包，果酱}3{可乐，泡⾯}3{⾯包，可乐}1{⽜奶，可乐}1{果酱，可乐}1{⾯包，泡⾯}1项集⽀持度计数{⽜奶，泡⾯}1{果酱，泡⾯}1第四步，根据最⼩⽀持度来筛选出频繁项集，设最⼩⽀持度为0.5，则频繁项集为：项集⽀持度计数{⾯包，⽜奶}3{⽜奶，果酱}3{⾯包，果酱}3{可乐，泡⾯}3第五步，找出⼤⼩为3的候选集：项集⽀持度计数{⾯包，⽜奶，果酱}3第四步，根据最⼩⽀持度来筛选出频繁项集，设最⼩⽀持度为0.5，则频繁项集为：项集⽀持度计数{⾯包，⽜奶，果酱}3。
apriori 时序关联规则数据挖掘算法
apriori 时序关联规则数据挖掘算法摘要：1.引言2.apriori 算法概述3.时序关联规则数据挖掘4.apriori 在时序关联规则数据挖掘中的应用5.结论正文：【引言】在数据挖掘领域，关联规则挖掘是一种重要的数据分析方法，它能够发现数据集中各项之间的关联关系。
在关联规则挖掘中，apriori 算法是一种经典的算法，被广泛应用于各种数据分析场景。
同时，时序关联规则数据挖掘作为一种特殊的关联规则挖掘，其在实际应用中也具有重要价值。
本文将探讨apriori 算法在时序关联规则数据挖掘中的应用。
【apriori 算法概述】apriori 算法是一种基于支持度计算的关联规则挖掘算法。
它的基本思想是：首先生成所有可能的项集，然后根据支持度（即项集在数据集中出现的频率）对项集进行排序，最后找出支持度大于设定阈值的频繁项集。
apriori 算法的主要优点是能够发现数据集中的频繁项集，从而为关联规则挖掘提供有效依据。
【时序关联规则数据挖掘】时序关联规则数据挖掘是一种特殊的关联规则挖掘，它关注的是数据集中各项之间的时序关系。
时序关联规则数据挖掘的主要任务是发现具有时序关联关系的项集，从而为数据分析和预测提供依据。
相较于传统的关联规则挖掘，时序关联规则数据挖掘更具有挑战性，因为它需要考虑数据中的时间顺序。
【apriori 在时序关联规则数据挖掘中的应用】虽然apriori 算法最初是为静态数据集设计的，但在时序关联规则数据挖掘中，它仍然具有很大的应用价值。
在时序关联规则数据挖掘中，apriori 算法可以应用于以下几个方面：1.发现时序关联规则：通过应用apriori 算法，可以发现具有时序关联关系的频繁项集，从而为时序数据分析提供依据。
2.构建时序知识库：利用apriori 算法挖掘出的频繁项集，可以构建时序知识库，为后续的数据分析和预测提供支持。
3.评估时序数据质量：通过分析apriori 算法挖掘出的频繁项集，可以评估时序数据的质量，从而为数据预处理提供参考。
【数据挖掘技术】关联规则（Apriori算法）
【数据挖掘技术】关联规则（Apriori算法）⼀、关联规则中的频繁模式关联规则（Association Rule）是在数据库和数据挖掘领域中被发明并被⼴泛研究的⼀种重要模型，关联规则数据挖掘的主要⽬的是找出：【频繁模式】：Frequent Pattern，即多次重复出现的模式和并发关系（Cooccurrence Relationships），即同时出现的关系，频繁和并发关系也称为关联（Association）.⼆、应⽤关联规则的经典案例：沃尔玛超市中“啤酒和尿不湿”的经典营销案例购物篮分析（Basket Analysis）:通过分析顾客购物篮中商品之间的关联，可以挖掘顾客的购物习惯，从⽽帮助零售商可以更好地制定有针对性的营销策略。
以下列举⼀个最简单也最经典的关联规则的例⼦：婴⼉尿不湿—>啤酒[⽀持度=10%,置信度=70%]这个规则表明，在所有顾客中，有10%的顾客同时购买了婴⼉尿不湿和啤酒，⽽在所有购买了婴⼉尿不湿的顾客中，占70%的⼈同时还购买了啤酒。
发现这个关联规则后，超市零售商决定把婴⼉尿不湿和啤酒摆在⼀起进⾏销售，结果明显提⾼了销售额，这就是发⽣在沃尔玛超市中“啤酒和尿不湿”的经典营销案例。
三、⽀持度（Support）和置信度（Confidence）事实上，⽀持度和置信度是衡量关联规则强度的两个重要指标，他们分别反映着所发现规则有⽤性和确定性。
【⽀持度】规则X->Y的⽀持度：事物全集中包含X U Y的事物百分⽐。
Support（A B）= P（A B）⽀持度主要衡量规则的有⽤性，如果⽀持度太⼩，则说明相应规则只是偶发事件，在商业实践中，偶发事件很可能没有商业价值。
【置信度】规则X->Y的置信度：既包括X⼜包括Y的事物占所有包含了X的事物数量的百分⽐。
Confidence（A B）= P（B|A）置信度主要衡量规则的确定性（可预测性），如果置信度太低，那么从X就很难可靠的推断出Y来，置信度太低的规则在实践应⽤中也没有太⼤⽤途。