基于改进权重增量Apriori算法的产品推荐方法
Apriori算法的改进及实例
Apriori算法的改进及实例【摘要】随着数据规模的不断增大，传统的Apriori算法在处理大规模数据集时性能较低。
为了解决这一问题，研究者们提出了多种改进策略。
本文针对Apriori算法的改进及实例进行了研究和探讨。
首先介绍了使用FP-growth算法替代Apriori算法的改进方法，其能够显著提高算法的效率。
其次讨论了剪枝策略的优化，通过精细化的剪枝方法可以减少计算时间。
对并行化处理进行了探讨，使得算法能够更好地应对大规模数据集。
通过实例分析，展示了基于FP-growth算法的关联规则挖掘和优化的剪枝策略在市场篮分析中的应用。
结论部分指出了不同场景下的改进策略对提高算法效率和精度的重要意义。
通过这些改进措施，Apriori算法在处理大规模数据集时将得到更好的应用和推广。
【关键词】关键词：Apriori算法、FP-growth算法、剪枝策略、并行化处理、关联规则挖掘、市场篮分析、大规模数据集、效率、精度1. 引言1.1 Apriori算法的改进及实例Apriori算法是一种经典的关联规则挖掘算法，它通过逐层扫描数据集来发现频繁项集，并基于频繁项集生成关联规则。
随着数据规模的不断增大，Apriori算法在处理大规模数据集时面临着一些效率和性能上的挑战。
为了克服这些挑战，研究者们提出了许多针对Apriori算法的改进方法。
一种常见的改进方法是使用FP-growth算法来替代Apriori算法。
FP-growth算法利用树结构存储数据集信息，减少了对数据集的多次扫描，从而提高了算法的效率。
剪枝策略的优化也是改进Apriori算法的一个重要方向。
通过优化剪枝策略，可以减少频繁项集的生成数量，进而提升算法的性能。
针对多核处理器的并行化处理也是一种改进Apriori算法的方法。
通过将数据集分割成更小的子集，可以实现并行处理，从而加快算法的运行速度。
在接下来的实例部分，我们将分别介绍基于FP-growth算法的关联规则挖掘实例以及优化的剪枝策略在市场篮分析中的应用实例，展示这些改进方法在实际应用中的效果和优势。
一种改进的Apriori算法在图书馆推荐服务中的应用
T1 中有 “1” ， 则 T11＝1;T2 中没有 “1” ， 则 T12＝0， 依次类推。统计每个行的和， 可得频 图 1 事务数据库 D 繁 项 集 L ： “1” 6 ） （ “2” 6 ） （ “3” 6 ） （ “4” 3 ） 1 （ （ “5” 4 ） ， 统计每行的列的和， 把项数小于 2 的删掉 。 之后， 让 T1j 和 T2j 做与运算 、 T1j 和 T3j 做与运算 、 T1j 和 T4j 做与运算，依次类 推。那么 （1 2 ） 的支持度为矩阵的前两行相与的和， 1＆1＋0＆1＋ 0＆1＋1＆1＋1＆0＋1＆0＋0＆0＋1＆1＋1＆1＝4， 即 （1 2 ） ＝4， 同理可得 （1 3 ） ＝ 4； （1 4 ） ＝1； （1 5 ） ＝4； （2 3 ） ＝3； （2 4 ） ＝2； （2 5 ） ＝2； （3 4 ） ＝1； （3 5 ） ＝3； L3＝ （1 2 ） 4； （1 3 ） ＝4； （1 5 ） ＝4； （2 3 ） ＝3； （2 4 ） ＝2； （2 5 ） ＝2； （3 5 ） ＝3； 最小支持度为 2， 记下 L3。统计每行的列， 把列各项的和少 于 3 的删掉。 因为少于 3 的不可能生成频繁的 3 项集。 这里的 T2 ， T3， T7 列的和都为 2， 即不能生成频繁的 3 项集。
闫俊霞
一种改进的 Apriori 算法在图书馆推荐服务中的应用
本刊 E-mail:bjb＠sxinfo．net
图书馆工作研究
For each J≠I ∈Li－ 1 do If i－2 of the elements in I and J are equal then Ck ＝ Ck∪ ｛I∪J ｝ 。 1.3 算法存在的问题 由 Apriori 算法的基本思想和寻找频繁项集的步骤可知， 每 一次产生 （k＋1 ） －项集之前都必须扫描 k－项集， 而当事务集合和 候选集的数据量非常巨大的时候，该算法的性能显然是比较低 效的。算法存在以下的不足之处： （1 ） 算法扫描数据库次数过多， 有些扫描是多余的， 导致系 统开销大。 （2 ） 算法每次生成的候选频繁项集过大。
Apriori算法的改进及实例
Apriori算法的改进及实例Apriori算法是一种用于挖掘频繁项集的经典算法，它通过生成候选项集和剪枝的方式来减少搜索空间，从而高效地找到频繁项集。
随着数据规模的不断增大，Apriori算法的效率和性能也受到了挑战。
研究人员们提出了许多改进的方法，以提高Apriori算法的效率和性能。
本文将介绍一些Apriori算法的改进和实例。
1. Apriori算法改进之一：FP-growth算法FP-growth算法是一种基于树结构的频繁项集挖掘算法，它通过构建一棵FP树（频繁模式树）来表示数据集，从而避免了生成候选项集和多次扫描数据集的过程。
FP-growth算法的思想是先构建出数据集的FP树，然后利用FP树来挖掘频繁项集，从而避免了Apriori算法中生成候选项集的过程，大大提高了算法的效率。
下面是一个简单的FP-growth算法的实例：假设有如下的数据集：{1, 2, 3, 4},{1, 2, 4},{1, 2},{2, 3, 4},{2, 3},{3, 4},{2, 4}首先构建数据集的FP树：1) 第一次扫描数据集，统计每个项的支持度，得到频繁1项集{1, 2, 3, 4}和支持度{4, 7, 4, 6}；2) 对频繁1项集根据支持度进行排序{4, 7, 6, 4}，得到频繁1项集的顺序{3, 1, 4, 2}；3) 第二次扫描数据集，创建FP树；4) 根据数据集创建FP树如下图所示：2/| \1 3 4| |4 4FP树的根节点是空集，根据第一次扫描数据集得到频繁1项集的顺序，依次插入树中。
接下来利用FP树来挖掘频繁项集：1) 首先从FP树的叶子节点开始，对于每一个项头表（item header table）中的项，按照条件模式基的方式来获取频繁项集；2) 对于每一个项头表中的项，从叶子节点到根节点回溯，得到条件模式基；3) 对于每一个条件模式基，利用条件FP树来获取频繁项集；4) 依次获取频繁项集{1, 2, 3, 4}、{2, 3, 4}、{2, 4}。
一种改进的APRIORI算法在电子商务中的应用
至此 ， 生成 了４个分段的频繁项集 ， 将这些频繁 项集相互组合 ， 就进一步生成分段组合的频繁项集． 分别为是 ｛ ，，， ，ａ ｃＩ， ｝ …，ａ ｃｆｇ１， ａｃｆｇ｝ ｛ ，， ｏ ， ｛ ，，，，Ｉ ｎ Ｔ ０Ｐ Ｓ． ， ，｝验证之后 ， 将其 中不满足最小支持 度的去 除， 可得最终频繁项集是 ｛ ，， ｇ ． ａｃｆ ｝ ，
认 可度 均得 到提升 ．
关键词 ：Ｐ Ｉ Ｒ 算法； Ａ ＲＯ Ｉ 电子商务 ； 推荐 系统
中 图分类 号 ：Ｐ０ ． Ｔ ３ １６ 文献标 识码 ： Ａ
商 品采 购者 在 电子商务 活 动 的过程 中通 过 Ｗｅ ｂ方式进行信 息流 的交互． 通过数据挖掘技术 ， 可以运用分类 、 关联 、 聚类 等技术手段 ， 中提取 出 从 有利于市场策略的数据¨ ． 关联规则挖掘在这个过 程中起到 了不可或缺的作用 ， 通过在 电子商务中发 现事务数据库中不 同商品间的关联关 系， 确定客户 购买行为模式 ， 可以广泛应用于电子商务数据管理 和客户关系管理． 在进行关联分析中， 人们常常采用 Ａ ｒｒ算法进行分析 ， ｐｏ ｉｉ 本文在分析算法不足的基础 上 ， 出了一 种 改 进 的 分 段 Ａ ｒ ｒ算 法 ， 到 分 布 提 ｐｉｉ ｏ 达 化、 并行化寻找频繁项集的 目的， 以便于对客户进行
否则 ， 转到 步骤 （ ） ７；
（ ）由频繁项集根据最小置信度 ｒ ｎｃｎ， ７ ａ —ｏｆ产 ｉ 生强关联规则 ， 算法结束． 随着电子商务的发展 ， 关联规则挖掘被广泛应 用， 它能够对大量的数据进行快速的分析 ， 发现其关 联， 从而有利于决策分析和商业管理． 电子商务的市
并行化Apriori算法的改进及其应用
并行化Apriori算法的改进及其应用并行化Apriori算法的改进及其应用一、引言数据挖掘是现代社会中不可或缺的技术之一，它可以帮助人们从大规模数据集中发现有用的模式和信息。
Apriori算法作为一种常用的挖掘频繁项集的方法，被广泛应用于市场篮子分析、网络流量分析、推荐系统等领域。
然而，由于Apriori算法计算复杂度高，当数据集规模庞大时，效率会大大降低。
为了解决这一问题，研究者们提出了许多并行化的改进方法。
本文将介绍并行化Apriori算法的改进及其应用。
二、并行化Apriori算法的改进1. 频繁项集划分传统的Apriori算法将所有的频繁项集保存在一个单一的数据结构中，这在大规模数据集上会导致内存压力增大。
为了解决这一问题，一种改进的方法是将频繁项集划分成多个小的集合，每个集合存放在不同的节点上，并行计算频繁项集。
这样做不仅减轻了内存压力，同时也提高了计算速度。
2. 基于事务划分的并行计算为了进一步提高计算效率，可以将事务数据划分成多个部分，不同的部分分配给不同的处理器并发计算。
这种基于事务划分的并行计算方法可以在不同的处理器上同时进行频繁项集的计算，并将最终的结果合并。
3. 基于候选项集划分的并行计算传统的Apriori算法是通过生成候选项集，并计算其支持度来获取频繁项集。
然而，候选项集的生成过程是非常耗时的。
为了提高计算效率，可以将候选项集划分成多个小的集合，每个集合分配给不同的处理器并行计算。
通过合并每个处理器计算得到的频繁项集，可以得到最终的结果。
三、并行化Apriori算法的应用1. 市场篮子分析市场篮子分析是一种通过分析顾客购买商品的方式来发现商品之间的关联关系的方法。
并行化Apriori算法可以在庞大的购物数据集上高效地找出频繁项集，并进一步挖掘出商品之间的关联规则，从而帮助商家制定营销策略和推荐系统。
2. 网络流量分析并行化Apriori算法可以应用于网络流量分析中，帮助发现网络中的异常事件和活动。
Apriori算法的改进及实例
Apriori算法的改进及实例Apriori算法是一种非常基础的频繁模式挖掘算法，它通过遍历数据集多次来发现数据集中的频繁项集，从而用于规则挖掘等数据分析任务。
然而，由于该算法在遍历数据集时需多次读取数据，其性能通常较低，特别是当数据集较大时。
因此，有必要对Apriori 算法进行改进，以提高算法的效率。
1. 基于剪枝的改进Apriori算法中最费时间的操作之一是在k-项集中查找k+1-项集的所有候选项，而有些候选项可能并不是频繁项集。
因此，可以通过剪枝来减少候选项集合的大小，从而提高算法的效率。
最常用的剪枝策略是Apriori原理。
该原理指出：如果一个项集是频繁的，那么它的所有子集也必须是频繁的。
因此，在构建k+1项集时，可以先对k项集进行剪枝，丢弃不符合Apriori原理的候选项。
例如，在构建3-项集时，可以通过先对2-项集进行剪枝，丢弃不含有频繁2-项集子集的候选3-项集。
由于Apriori算法需要多次遍历数据集，其处理大型数据集的效率相对较低。
为了解决这个问题，可以采用分布式计算的方法。
分布式计算是一种将计算任务分解成多个子任务，交由多个计算节点进行处理的方法，从而加速计算过程。
基于MapReduce的分布式计算框架是实现Apriori算法的有效方式。
该框架可将大型数据集分成多个块，交由多个计算节点并行地处理。
具体地，每个计算节点会首先对本地数据进行频繁项集的挖掘，然后将挖掘结果上传到总控节点。
总控节点会对所有挖掘结果进行汇总和整合，以生成全局频繁项集。
在Apriori算法中，每个项集的大小和每个项的取值范围都可能不同，因此项集的存储和操作会造成较大的开销。
为了减少开销，可以将项集转换为唯一的哈希值，用哈希表代替原始的项集列表进行存储和操作。
基于哈希表的改进可以大大缩小内存开销，从而提高算法的性能。
同时，哈希表的查找和插入操作均可在O(1)时间内完成，可进一步加速算法的运行速度。
举个例子，当处理一个包含数百万个顾客购买记录的数据集时，可以使用基于哈希的改进，将每个顾客购买记录转换为唯一的哈希值，并将哈希值存储在哈希表中。
Apriori算法的改进及实例
Apriori算法的改进及实例全文共四篇示例，供读者参考第一篇示例：Apriori算法是一种经典的关联规则挖掘算法，它通过扫描数据集来发现频繁项集，并利用频繁项集生成候选关联规则。
Apriori算法在处理大规模数据集时存在效率低下的问题。
研究者们在Apriori算法的基础上进行了一系列改进，以提高算法的效率和准确性。
本文将对Apriori算法的改进以及实例进行详细探讨。
一、Apriori算法的原理Apriori算法基于频繁项集的概念来挖掘数据中的关联规则。
频繁项集是指在数据集中频繁出现的项的集合，而关联规则是指两个项集之间的关系。
Apriori算法的工作流程大致分为两个步骤：对数据集进行扫描，得出频繁一项集；然后，利用频繁一项集生成候选二项集，再对候选二项集进行扫描，得出频繁二项集；以此类推，直到得出所有频繁项集为止。
1. FP-Growth算法FP-Growth算法是一种基于树形数据结构的频繁项集挖掘算法，它采用了一种称为FP树的紧凑数据结构来表示数据集。
与Apriori算法相比，FP-Growth算法不需要生成候选项集，从而提高了算法的效率。
通过压缩数据集和利用树形结构，FP-Growth算法能够在较短的时间内发现频繁项集，特别适用于大规模数据集的挖掘工作。
2. Eclat算法Eclat算法是一种基于垂直数据格式的频繁项集挖掘算法，它在数据集中以垂直的方式存储交易信息。
Eclat算法通过迭代挖掘的方式，从频繁一项集开始，逐步生成更高阶的频繁项集。
与Apriori算法相比，Eclat算法在挖掘频繁项集时能够更快速地完成工作，并且占用更少的内存空间。
3. 基于采样的改进基于采样的改进方法是一种在大规模数据集上提高Apriori算法效率的有效途径。
该方法通过对原始数据集进行采样，从而减少了算法所需的计算资源和时间。
基于采样的改进方法还能够在一定程度上保证挖掘结果的准确性，因此在实际应用中具有一定的实用性。
Apriori算法的改进及实例
Apriori算法的改进及实例Apriori算法是最常用的用于发现数据集中频繁项集的数据挖掘算法之一。
它能够通过扫描数据集来找出频繁项集，并且可以进一步生成关联规则。
Apriori算法在处理大规模数据集时，会面临计算复杂度高、性能低等问题。
研究者们一直在不断努力寻找改进Apriori算法的方法，以提高其效率和性能。
本文将探讨Apriori算法的改进方法，并举例说明改进后的算法在实际应用中的效果。
一、Apriori算法的基本原理Apriori算法的基本原理是基于先验性质（也就是Apriori性质）：如果一个项集是频繁的，那么它的所有子集都必须是频繁的。
该算法主要分为两个步骤：第一步是生成频繁项集，第二步是由频繁项集产生关联规则。
算法通过扫描数据集来统计每个项的支持度，即在数据集中出现的频率。
然后，根据设定的最小支持度阈值，将支持度不足的项剔除。
接着，通过组合频繁项，生成更长的候选项集。
这个过程将重复进行，直到生成的项集不再满足最小支持度要求。
根据频繁项集，生成关联规则，计算置信度，并根据设定的阈值筛选出感兴趣的规则。
1. 剪枝策略剪枝策略是Apriori算法改进的重要方向之一。
通过对候选项集的生成和筛选过程进行优化，可以显著减少计算复杂度。
Apriori算法中最常见的剪枝策略包括：Apriori原理的剪枝、单向扩展和双向扩展、约束满足剪枝等。
这些策略都可以在一定程度上减少候选项集的生成和筛选过程中的计算量，提高算法的效率。
2. 基于预处理的改进基于预处理的改进是另一种提高Apriori算法效率的方法。
通过对数据集进行预处理，可以减少对数据的读取次数和存储空间，提高算法的性能。
可以使用压缩技术对数据集进行压缩存储，减少I/O开销；或者对数据集进行排序和索引，提高数据的访问效率；还可以使用采样技术等进行数据集的简化和降维处理。
3. 并行化处理并行化处理是针对大规模数据集的Apriori算法改进的另一种重要方法。
改进的Apriori算法在电子商务推荐系统中的应用
基于Apriori改进算法的智能制造大数据平台设计与实现
基于Apriori改进算法的智能制造大数据平台设计与实现基于Apriori改进算法的智能制造大数据平台设计与实现智能制造是当今制造业发展的趋势，通过应用先进的技术手段和大数据分析，实现生产过程的智能化和精益化。
然而，制造业中产生的海量数据对于分析和利用来说是一个巨大的挑战。
为了有效地利用大数据，并实现智能制造的最佳效果，本文提出了基于Apriori改进算法的智能制造大数据平台的设计与实现方案。
首先，我们回顾了Apriori算法的原理和在关联规则挖掘中的应用。
Apriori算法通过挖掘数据集中的频繁项集，找到数据集中的关联规则，从而帮助我们了解数据中项之间的关系。
然而，传统的Apriori算法存在着计算复杂性高和空间开销大的问题。
因此，在设计智能制造大数据平台时，我们需要对Apriori算法进行改进以提高其效率。
在改进Apriori算法的基础上，我们设计了智能制造大数据平台的架构。
该平台主要分为数据采集、数据存储与管理、数据挖掘和应用四个模块。
数据采集模块负责从制造场景中收集各类关键信息，并将其存储到数据存储与管理模块。
数据存储与管理模块采用分布式存储技术，以应对海量数据的存储需求。
数据挖掘模块利用改进后的Apriori算法进行大数据分析，挖掘出关联规则和隐藏的突现模式。
最后，应用模块将挖掘得到的结果应用于智能制造的各个环节，提升生产效率和质量。
该平台的核心是改进后的Apriori算法，我们对其进行了两方面的改进。
首先，我们引入了剪枝策略，通过筛选项集的支持度来减少计算复杂性。
这样可以避免计算低支持度的项集，从而提高算法的效率。
其次，我们采用了并行计算技术，将数据集划分为多个子集，然后使用多个线程同时运行Apriori算法。
这样可以充分利用多核处理器的性能，加快算法的速度。
为了验证智能制造大数据平台的可行性，我们以一家汽车制造厂商为例进行了实验。
通过采集该厂商生产过程中的各类数据，我们运行了改进后的Apriori算法，并挖掘出了一些有价值的关联规则。
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摘
要：采用权重增量挖掘 思想优化算法， 为用户推荐个性化产 品配置提供 了有效的解决方案． 方法主要主要分为
３个部分，首先利用平 台搭建起来的用户跟踪模块对用户行为进行跟 踪和数据的收集；然后 结合用户最近 的行为习 惯，使用基 于权重增量的 Ａ ｐ ｒ ｉ ｏ ｒ ｉ 算法进行关联规则挖 掘； 最后根据挖掘 出的结果完成产 品推荐 的过程． 通过对挖掘
算法 的优 化，大大提高 了系统 的运行效率和准确性， 产 品推荐随着用户行 为的改变而改变， 更加符合实际情况． 实 验结果表 明， 该算法可 以有效解决产 品推荐 问题， 相 比于传统关联规则挖掘算法， 准确率提高了 ４ ％．
关键词：权重增量；产 品推荐；关联规 则挖 掘
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２ ０ １ ５年 第 ２ ４卷 第 １ １期
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计 算 机 系 统 应 用
Hale Waihona Puke 基于改进权重增量 Ａ ｐ ｒ ｉ ｏ ｒ ｉ 算法的产品推荐方法①
王昕妍，王 晓峰
（ 上 海海事大学 信 息工程学 院，上海 ２ ０ １ ３ ０ ６ ）
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