数据挖掘算法之关联规则挖掘(一)apriori算法

关联规则挖掘算法在生活中的应用处处可见，几乎在各个电子商务网站上都可以看到其应用

举个简单的例子

如当当网，在你浏览一本书的时候，可以在页面中看到一些套餐推荐，本书+有关系的书1+有关系的书2+...+其他物品=多少￥

而这些套餐就很有可能符合你的胃口，原本只想买一本书的你可能会因为这个推荐而买了整个套餐

这与userCF和itemCF不同的是，前两种是推荐类似的，或者你可能喜欢的商品列表

而关联规则挖掘的是n个商品是不是经常一起被购买，如果是，那个n个商品之中，有一个商品正在被浏览（有被购买的意向），那么这时候系统是不是就能适当的将其他n-1个商品推荐给这个用户，因为其他很多用户在购买这个商品的时候会一起购买其他n-1的商品，将这n个商品做成一个套餐优惠，是不是能促进消费呢

这n个商品之间的关系（经常被用户一起购买）就是一个关联规则

下面介绍一个比较简单的关联规则算法---apriori

首先介绍几个专业名词

挖掘数据集：就是待挖掘的数据集合。这个好理解

频繁模式：频繁的出现在挖掘数据集中的模式，例如项集，子结构，子序列等。这个怎么理解呢，简单的说就是挖掘数据集中，频繁出现的一些子集数据

关联规则：例如，牛奶=>鸡蛋{支持度=2%，置信度=60%}。关联规则表示了a物品和b物品之间的关系，通过支持度和置信度来表示（当然不只是两个物品之间，也有可能是n个物品之间的关系），支持度和置信度定义的值的大小会影响到整个算法的性能

支持度：如上例子中，支持度表示，在所有用户中，一起购买了牛奶和鸡蛋的用户所占的比例是多少。支持度有一个预定义的初值（如上例中的2%），如果最终的支持度小于这个初值，那么这个牛奶和鸡蛋就不能成为一个频繁模式

置信度：如上例子中，置信度表示，在所有购买了牛奶的用户中，同时购买了鸡蛋的用户所占的比例是多少。和支持度一样，置信度也会有一个初值（上例中的60%，表示购买了牛奶的用户中60%还购买了鸡蛋），如果最终的置信度小于这个初值，那么牛奶和鸡蛋也不能成为一个频繁模式

支持度和置信度也可以用具体的数据来表示，而不一定是一个百分比

apriori算法的基本思想就是：在一个有n项的频繁模式中，它的所有子集也是频繁模式

下面来看一个购物车数据的例子

TID表示购物车的编号，每行表示购物车中对应的商品列表，商品为i1,i2,i3,i4,i5，D代表整个数据表

apriori算法的工作过程如下图：

（1）首先扫描整个数据表D，计算每个商品的支持度（出现的次数），得到候选C1表。这里将每个独立的商品都看成一个频繁模式来处理，计算它的支持度

（2）将每个商品的支持度和最小支持度作对比（最小支持度为2），小于2的商品将被过滤，得到L1。这里每个商品的支持度都大于2，所以全部保留

（3）将L1和自身进行自然连接操作，得到候选C2表。也就是进行L1*L1操作，将L1进行全排列，去掉重复的行得到候选C2（如，{i1,i1},{i2,i2}等），C2中的每个项都是由两个商品组成的

（4）再次扫描整个表D， 计算C2中每行的支持度。这里将C2中的每行（两个商品）都当做一个频繁模式计算支持度

（5）将C2中的每项支持度和最小支持度2作比较，过滤，得到L2。

（6）在将L2和自身做自然连接得到候选C3。L2*L2的结果为：{i1,i2,i3},{i1,i2,i5}{i1.i3,i5}{i2,i3,i4}{i2,i3,i5}{i2,i4,i5}，{i1,i2}和{i1,i3}的结果为{i1,i2,i3}，计算方式为：前n-1个项必须是一致的（就是i1），结果就是前n-1项+各自的第n项（i2，i3）。那么为什么产生的C3中只有{i1,i2,i3},{i1,i2,i5}呢，回头看看apriori算法的基本思想，如果第三个{i1,i3,i5}也是频繁模式的话，那么它的所有子集也应该是频繁模式，而在L2中无法找到{i3,i5}这个项，所以{i1.i3,i5}不是一个频繁模式，过滤。最终结果就是C3

（7）再次扫描整个表D，计算C3中每行的支持度。这里将C3中的每行（三个商品）都当做一个频繁模式计算支持度

（8）将C3中的每项支持度和最小支持度2作比较，过滤，得到L3

由于整个表D最多的项是4，而且只出现一次，所以它不可能是频繁模式，故计算到三项的频繁模式就可以结束了

算法的输出结果应该是;1，L2，L3集合，其中每个项都是一个频繁模式

例如我们得到一个频繁模式{i1,i2,i3}，能够提取哪些关联规则？

{i1,i2}=>i3，表示购买了i1，i2的用户中还购买了i3的用户所占的比例。{i1,i2,i3}的出现次数为2，{i1,i2}的出现次数为4，故置信度为2/4=50%

类似的可以算出

{i1,i3}=>i2，confidence=50%

{i2,i3}=>i1，confidence=50%

i1=>{i2,i3}，confidence=33%

i2=>{i1,i3}，confidence=28%

i3=>{i1,i2}，confidence=33%

也就是说，当一个用户购买了i1，i3的时候系统可以将i2一起当做一个套餐推荐给用户，因为这三个商品频繁的被一起购买

但是，通过对算法整个过程的描述，我们可以看到，apriori算法在计算上面的简单例子中，进行了3次全表扫描，而且在进行L1自然连接的时候，如果购物车项的数据是很大（比如100），这时候进行自然连接操作的计算量是巨大的，内存无法加载如此巨大的数据

所以apriori算法现在已经很少使用了，但是通过了解apriori算法可以让我们对关联规则挖掘进一步了解，并且可以作为一个比较基础，和其他关联规则算法做对比，从而得知哪个算法性能好，好在哪里。