1 apriori介紹
apriori演算法使用頻繁項集的先驗知識，使用一種稱作逐層搜尋的迭代方法，k項集用於探索(k+1)項集。首先，通過掃瞄事務（交易）記錄，找出所有的頻繁1項集，該集合記做l1，然後利用l1找頻繁2項集的集合l2，l2找l3，如此下去，直到不能再找到任何頻繁k項集。最後再在所有的頻繁集中找出強規則，即產生使用者感興趣的關聯規則。
其中，apriori演算法具有這樣一條性質：任一頻繁項集的所有非空子集也必須是頻繁的。因為假如p(i)< 最小支援度閾值，當有元素a新增到i中時，結果項集（a∩i）不可能比i出現次數更多。
因此a∩i也不是頻繁的。
2 連線步和剪枝步
在上述的關聯規則挖掘過程的兩個步驟中，第一步往往是總體效能的瓶頸。apriori演算法採用連線步和剪枝步兩種方式來找出所有的頻繁項集。
1） 連線步
為找出lk（所有的頻繁k項集的集合），通過將lk-1（所有的頻繁k-1項集的集合）與自身連線產生候選k項集的集合。候選集合記作ck。設l1和l2是lk-1中的成員。
記li[j]表示li中的第j項。假設apriori演算法對事務或項集中的項按字典次序排序，即對於（k-1）項集li，li[1]2） 剪枝步
ck是lk的超集，也就是說，ck的成員可能是也可能不是頻繁的。通過掃瞄所有的事務（交易），確定ck中每個候選的計數，判斷是否小於最小支援度計數，如果不是，則認為該候選是頻繁的。為了壓縮ck,可以利用apriori性質：
任一頻繁項集的所有非空子集也必須是頻繁的，反之，如果某個候選的非空子集不是頻繁的，那麼該候選肯定不是頻繁的，從而可以將其從ck中刪除。
（tip：為什麼要壓縮ck呢？因為實際情況下事務記錄往往是儲存在外儲存上，比如資料庫或者其他格式的檔案上，在每次計算候選計數時都需要將候選與所有事務進行比對，眾所周知，訪問外存的效率往往都比較低，因此apriori加入了所謂的剪枝步，事先對候選集進行過濾，以減少訪問外存的次數。
）3 apriori演算法例項
上圖為某商場的交易記錄，共有9個事務，利用apriori演算法尋找所有的頻繁項集的過程如下:
詳細介紹下候選3項集的集合c3的產生過程：從連線步，首先c3=，，，，，}（c3是由l2與自身連線產生）。根據apriori性質，頻繁項集的所有子集也必須頻繁的，可以確定有4個候選集，，，}不可能時頻繁的，因為它們存在子集不屬於頻繁集，因此將它們從c3中刪除。
注意，由於apriori演算法使用逐層搜尋技術，給定候選k項集後，只需檢查它們的（k-1）個子集是否頻繁。
3． apriori偽**
4． 由頻繁項集產生關聯規則
confidence(a->b)=p(b|a)=support_count(ab)/support_count(a)
關聯規則產生步驟如下：
1） 對於每個頻繁項集l，產生其所有非空真子集；
2） 對於每個非空真子集s,如果support_count(l)/support_count(s)>=min_conf，則輸出 s->(l-s)，其中，min_conf是最小置信度閾值。
例如，在上述例子中，針對頻繁集。可以產生哪些關聯規則？該頻繁集的非空真子集有，，，，和，對應置信度如下：
i1&&i2->i5 confidence=2/4=50%
i1&&i5->i2 confidence=2/2=100%
i2&&i5->i1 confidence=2/2=100%
i1 ->i2&&i5 confidence=2/6=33%
i2 ->i1&&i5 confidence=2/7=29%
i5 ->i1&&i2 confidence=2/2=100%
如果min_conf=70%,則強規則有i1&&i5->i2，i2&&i5->i1，i5 ->i1&&i2。
基於apriori演算法的旅遊線路模型實踐分析
摘要 該文的旅遊線路推薦系統模型，核心推薦模組主要採用的是關聯規則apriori演算法，文中分析了該系統建立的平台，然後通過模擬資料驗證該系統的實踐意義。關鍵詞 旅遊線路 推薦模型 apriori演算法 實踐 中圖分類號 tp311 文獻標識碼 a 文章編號 1009 3044 2013 08 19...
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