人工智能機器學習有關算法內容，請參見公眾號“科技優(yōu)化生活”之前相關文章。人工智能之機器學習主要有三大類:1)分類;2)回歸;3)聚類。今天我們重點探討一下Apriori算法。^_^
Apriori算法是經典的挖掘頻繁項集和關聯(lián)規(guī)則的數據挖掘算法，也是十大經典機器學習算法之一。
Agrawal和Srikant兩位博士在1994年提出了Apriori算法，主要用于做快速的關聯(lián)規(guī)則分析。
A priori在拉丁語中指"來自以前"。當定義問題時，通常會使用先驗知識或者假設，這被稱作"一個先驗"（a priori）。Apriori算法正是基于這樣的事實：算法使用頻繁項集性質的先驗性質，即頻繁項集的所有非空子集也一定是頻繁的。
Apriori算法概念：
Apriori算法使用一種稱為逐層搜索的迭代方法，其中k項集用于探索(k+1)項集。首先，通過掃描數據庫，累計每個項的計數，并收集滿足最小支持度的項，找出頻繁1項集的集合。該集合記為L1。然后，使用L1找出頻繁2項集的集合L2，使用L2找出L3，如此下去，直到不能再找到頻繁k項集。每找出一個Lk需要一次數據庫的完整掃描。Apriori算法使用頻繁項集的先驗性質來壓縮搜索空間。
注：數據庫中的數據可以是結構化的，也可以是半結構化的，甚至還可以是分布在網絡上的異構型數據。
Apriori算法是一種最有影響的挖掘布爾關聯(lián)規(guī)則頻繁項集的算法。其核心是基于兩階段頻集思想的遞推算法。該關聯(lián)規(guī)則在分類上屬于單維、單層、布爾關聯(lián)規(guī)則。在這里，所有支持度大于最小支持度的項集稱為頻繁項集，簡稱頻集。
Apriori算法中術語：
1、項集和K-項集
令I={i1,i2,i3……id}是數據中所有項的集合，而T={t1,t2,t3….tN}是所有事務的集合，每個事務ti包含的項集都是I的子集。在關聯(lián)分析中，包含0個或多個項的集合稱為項集。如果一個項集包含K個項，則稱它為K-項集?？占侵覆话魏雾椀捻椉?。
2、支持度計數
項集的一個重要性質是它的支持度計數，即包含特定項集的事務個數，數學上，項集X的支持度計數σ(X)可以表示為：
σ(X)=|{ti|X?ti,ti∈T}|其中，符號|*|表示集合中元素的個數。
3、關聯(lián)規(guī)則
關聯(lián)規(guī)則是形如X→Y的蘊含表達式，其中X和Y是不相交的項集，即X∩Y=空。
關聯(lián)規(guī)則的強度可以用它的支持度(support)和置信度(confidence)來度量。
支持度確定規(guī)則可以用于給定數據集的頻繁程度，而置信度確定Y在包含X的事務中出現的頻繁程度。支持度(s)和置信度(c)這兩種度量的形式定義如下：s(X→Y)=σ(X∪Y)/Nc(X→Y)=σ(X∪Y)/σ(X)其中， σ(X∪Y)是(X∪Y)的支持度計數，N為事務總數，σ(X)是X的支持度計數。
對于靠譜的關聯(lián)規(guī)則，其支持度與置信度均應大于設定的閾值。那么，關聯(lián)分析問題即等價于：對給定的支持度閾值min_sup、置信度閾值min_conf，找出所有的滿足下列條件的關聯(lián)規(guī)則：
支持度>=min_sup
置信度>=min_conf
把支持度大于閾值的項集稱為頻繁項集（frequent itemset）。因此，關聯(lián)規(guī)則分析可分為下列兩個步驟：
1）生成頻繁項集F=X∪Y；
2）在頻繁項集F中，找出所有置信度大于最小置信度的關聯(lián)規(guī)則X->Y
Apriori算法思想：
1）找出所有的頻集，這些項集出現的頻繁性至少和預定義的最小支持度一樣。
2）由頻集產生強關聯(lián)規(guī)則，這些規(guī)則必須滿足最小支持度和最小可信度。
3）使用第1）步找到的頻集產生期望的規(guī)則，產生只包含集合的項的所有規(guī)則，其中每一條規(guī)則的右部只有一項，這里采用的是中規(guī)則的定義。
4）一旦這些規(guī)則被生成，那么只有那些大于用戶給定的最小可信度的規(guī)則才被留下來。為了生成所有頻集，使用了遞歸的方法。
Aprior算法程序如下：
Apriori算法優(yōu)點：
1）使用先驗性質，大大提高了頻繁項集逐層產生的效率；
2）簡單易理解；
3）數據集要求低；
4）擴展性較好，可以并行計算。
Apriori算法缺點：
1)可能產生大量的候選集；
2)可能需要重復掃描整個數據庫，非常耗時。
Apriori算法改進：
定理：如果規(guī)則X->Y?X 不滿足置信度閾值, 則對于X的子集X′->Y?X′也不滿足置信度閾值。
根據此定理，可對規(guī)則樹進行剪枝，其具體改進的算法如下：
Apriori算法應用：
通過對數據的關聯(lián)性進行了分析和挖掘，挖掘出的這些信息在決策制定過程中具有重要的參考價值。Apriori 算法被廣泛應用于各種領域：
1）應用于商業(yè)活動領域，應用于消費市場價格分析中，它能夠很快的求出各種產品之間的價格關系和它們之間的影響。
2）應用于網絡安全領域，通過模式的學習和訓練可以發(fā)現網絡用戶的異常行為模式，能夠快速的鎖定攻擊者，提高了基于關聯(lián)規(guī)則的入侵檢測系統(tǒng)的檢測性。
3）應用于高校管理中。隨著高校貧困生人數的不斷增加，學校管理部門資助工作難度也越加增大。針對這一現象，將關聯(lián)規(guī)則的Apriori算法應用到貧困助學體系中，挖掘出的規(guī)則也可以有效地輔助學校管理部門有針對性的開展貧困助學工作。
4）應用于移動通信領域?；谝苿油ㄐ胚\營商正在建設的增值業(yè)務Web數據倉庫平臺，對來自移動增值業(yè)務方面的調查數據進行了相關的挖掘處理，從而獲得了關于用戶行為特征和需求的間接反映市場動態(tài)的有用信息，這些信息在指導運營商的業(yè)務運營和輔助業(yè)務提供商的決策制定等方面具有十分重要的參考價值。
結語:
Apriori算法是一種挖掘關聯(lián)規(guī)則的頻繁項集算法，其核心思想是通過候選集生成和情節(jié)的向下封閉檢測兩個階段來挖掘頻繁項集。主要用于做快速的關聯(lián)規(guī)則分析。Apriori算法在世界上廣為流傳，得到極大的關注。Apriori算法已經被廣泛的應用到商業(yè)、網絡安全、高校管理和移動通信等領域。
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