Алгоритм Apriori: Розкриття Частих Одиниць і Асоціативних Правил
Алгоритм Apriori — це алгоритм глибинного аналізу даних, який використовується для виявлення частих одиниць і встановлення асоціативних правил у базах даних транзакцій. Алгоритм Apriori широко застосовується в машинному навчанні, аналізі ринку та виявленні шахрайства.
Історія Алгоритму Apriori
Алгоритм Apriori був розроблений вченими з IBM Research, Р. Агревалом і Р. Срікантом у 1994 році. Алгоритм був створений для виявлення асоціативних правил у базах даних транзакцій. Після свого створення алгоритм Apriori став одним із найпопулярніших алгоритмів для аналізу баз даних транзакцій.
Базові Принципи Алгоритму Apriori
Алгоритм Apriori ґрунтується на двох основних принципах:
- Бувають звані «частні елементи», які часто зустрічаються у базі даних.
- Асоціативні правила можна знайти, аналізуючи взаємозв’язки між частими елементами.
Як Працює Алгоритм Apriori
Алгоритм Apriori працює поетапно:
1. Генерація Частих 1-Елементів: Спочатку алгоритм сканує базу даних і визначає елементи, які зустрічаються принаймні у мінімальному порозі підтримки. Ці елементи називаються частими 1-елементами.
2. Генерація Кандидатів: На основі частих 1-елементів алгоритм генерує множину кандидатів 2-елементів шляхом об’єднання частих 1-елементів.
3. Розрахунок Підтримки: Потім алгоритм сканує базу даних і розраховує підтримку для кандидатів 2-елементів. Кандидати, що не відповідають мінімальному порогу підтримки, скидаються.
4. Генерація Частих Елементів: Кандидати 2-елементів, що відповідають мінімальному порогу підтримки, стають частими 2-елементами. Алгоритм повторює кроки 2-4, щоб генерувати і перевіряти кандидати та частих елементів доти, доки не перестануть знаходитися часті елементи.
5. Генерація Правил: Нарешті, алгоритм Apriori створює асоціативні правила на основі частих елементів. Правила мають форму «якщо А, то B», де A і B — набори частих елементів.
Застосування Алгоритму Apriori
Алгоритм Apriori має широкий спектр застосувань, серед яких:
- Аналіз кошиків покупок: виявлення продуктів, що часто купуються разом
- Рекомендації товарів: рекомендація продуктів, які клієнти з великою ймовірністю придбають на основі попередніх покупок
- Аналіз шахрайства: виявлення шахрайських транзакцій шляхом пошуку нетипових моделей поведінки
- Виявлення спаму: ідентифікація спам-повідомлень електронної пошти на основі вмісту
- Медична діагностика: діагностика захворювань на основі симптомів пацієнта
Переваги та Недоліки Алгоритму Apriori
Переваги:
* Ефективний для виявлення частих одиниць і асоціативних правил у великих базах даних.
* Легкий в імплементації.
* Застосовується для широкого кола завдань.
Недоліки:
* Стає обчислювально дорогим для баз даних із високою розмірністю.
* Може генерувати велику кількість кандидатів, що призводить до значних обчислювальних витрат.
* Підходить для дискретних даних і не може безпосередньо використовуватись із безперервними даними.
Алгоритм Apriori є важливим алгоритмом глибинного аналізу даних, який використовується для виявлення частих одиниць і асоціативних правил у базах даних транзакцій. Алгоритм широко застосовується в різних галузях, таких як аналіз ринку, виявлення шахрайства та медична діагностика. Незважаючи на деякі недоліки, алгоритм Apriori залишається цінним інструментом для аналізу великих баз даних.
Часті Запитання
1. Що таке правило асоціації?
Правило, що встановлює зв’язок між набором елементів і іншим набором елементів, що існують разом у базі даних транзакцій.
2. Що таке мінімальний поріг підтримки?
Мінімальне значення підтримки, яке множина має перевершувати, щоб вважатися частим елементом.
3. Що таке мінімальна впевненість?
Мінімальне значення впевненості, яке правило асоціації має перевершувати, щоб вважатися сильним правилом.
4. Які альтернативи алгоритму Apriori?
Інші алгоритми для виявлення частих одиниць і асоціативних правил, такі як FP-Growth і Eclat.
5. Як запобігти генерації надмірної кількості кандидатів?
Застосування підтримки елементів і технік обрізання, наприклад обрізання вглиб, обрізання вшир, ізоморфне обрізання та обрізання замкнення.