Добавил:
Upload Опубликованный материал нарушает ваши авторские права? Сообщите нам.
Вуз: Предмет: Файл:
Скачиваний:
15
Добавлен:
23.02.2016
Размер:
553.98 Кб
Скачать

2.3. Алгоритми

2.3.1. Алгоритм Apriori

Виявлення частих наборів об'єктів – операція, що вимагає великої кількості обчислень, а отже, і часу. Алгоритм Apriori описаний в 1994 р. Срікантом Рамакрішнан (Ramakrishnan Srikant) і Ракешом Агравалом (Rakesh Agrawal). Він використовує одну з властивостей підтримки, яка стверджує: підтримка будь-якого набору об'єктів не може перевищувати мінімальної підтримки будь-якої з його підмножин:

, за .

Наприклад, підтримка 3-об'єктного набору {пиво, вода, чіпси} буде завжди менше або дорівнювати підтримці 2-об'єктних наборів {пиво, вода}, {вода, чіпси}, {пиво, чіпси}. Це пояснюється тим, що будь-яка транзакція, яка містить {пиво, вода, чіпси}, містить також і набори {пиво, вода}, {вода, чіпси}, {пиво, чіпси}, причому обернене невірно.

Алгоритм Apriori визначає набори, що часто зустрічаються за кілька етапів. На -му етапі визначаються всі -елементні набори, що часто зустрічаються. Кожен етап складається з двох кроків: формування кандидатів (candidate generation) і підрахунку підтримки кандидатів (candidate counting).

Розглянемо -й етап. На кроці формування кандидатів алгоритм створює множину кандидатів з -елементних наборів, чия підтримка поки не вираховуються. На кроці підрахунку кандидатів алгоритм сканує множину транзакцій, обчислюючи підтримку наборів-кандидатів. Після сканування відкидаються кандидати, підтримка яких менша певного мінімуму, визначеного користувачем, і зберігаються тільки -елементні набори, що часто зустрічаються. Під час 1-го етапу вибрана множина наборів-кандидатів містить всі 1-елементні часті набори.

Алгоритм обчислює їх підтримку під час кроку підрахунку кандидатів.

Описаний алгоритм можна записати у вигляді наступного псевдокоду:

L1 = {1-елементні набори, що часто зустрічаються }

для (k=2; Lk-1 <>ø; + +)

Сk=Apriorigen (Fk-l) // генерація кандидатів

для всіх транзакцій виконати

Ct=subset (Ck, t) // видалення надлишкових правил

для всіх кандидатів виконати

с.count + +

кінець для всіх

кінець для всіх

// відбір кандидатів

кінець для

Результат .

Опишемо позначення, які використовуються в алгоритмі:

  • – множина -елементних частих наборів, чия підтримка не менше заданої користувачем. Кожен елемент множини має набір впорядкованих (, якщо ) елементів і значення підтримки набору :

,

де ;

  • – множина кандидатів -елементних наборів, потенційно частих. Кожен елемент множини має набір упорядкованих (, якщо ) елементів і значення підтримки набору .

Опишемо даний алгоритм по кроках.

Крок 1. Присвоїти і виконати відбір всіх 1-елементних наборів, у яких підтримка більше мінімально заданої користувачем .

Крок 2. .

Крок 3. Якщо не вдається створювати -елементні набори, то завершити алгоритм, інакше виконати наступний крок.

Крок 4. Створити множину -елементних наборів кандидатів у часті набори. Для цього необхідно об'єднати в -елементні кандидати ()-елементні часті набори. Кожен кандидат буде формуватися шляхом додавання до ()-елементного частого набору – елемента з іншого ()-елементного частого набору – . Причому додається останній елемент набору , який за порядком вище, ніж останній елемент набору (). При цьому перші всі елемента обох наборів однакові ().

Це може бути записано у вигляді наступного SQL-подібного запиту.

insert into Ck

select p.item1, p.item2, ..., p.itemk-1, q.item k-1

from L k-1 p, L k-1 q

where p.item1=q.item1, p.item2=q.item2,. .., p.itemk-2=q.item k-2,

p.item k-1<q.item k-1

Крок 5. Для кожної транзакції з множини вибрати кандидатів з множини присутніх в транзакції . Для кожного набору з побудованої множини видалити набір, якщо хоча б одна з його () підмножин не часто зустрічається, тобто відсутня у множині . Це можна записати у вигляді наступного псевдокоду:

для всіх наборів виконати

для всіх ()–піднаборів з виконати

якщо () то

видалити з

Крок 6. Для кожного кандидата з множини збільшити значення підтримки на одиницю.

Крок 7. Вибрати тільки кандидатів з множини , у яких значення підтримки більше заданої користувачем . Повернутися до кроку 2.

Результатом роботи алгоритму є об'єднання всіх множин для всіх .

Розглянемо роботу алгоритму на прикладі, наведеному в табл. 6.1, при . На першому кроці маємо наступну множину кандидатів (вказуються ідентифікатори товарів) (табл. 6.5).

Таблиця 6.5

Набір

1

{0}

0

2

{1}

0,5

3

{2}

0,75

4

{4}

0,25

5

{3}

0,75

6

{5}

0,75

Заданій мінімальній підтримці задовольняють лише кандидати 2, 3, 5 і 6, отже:

={{1}, {2}, {3}, {5}}.

На другому кроці збільшуємо значення до двох. Так як можна побудувати 2-елементні набори, то отримуємо множину (табл. 6.6).

Таблиця 6.6

Набір

1

{1,2}

0,25

2

{1,3}

0,5

3

{1,5}

0,25

4

{2,3}

0,5

5

{2,5}

0,75

6

{3,5}

0,5

З побудованих кандидатів заданій мінімальній підтримці задовольняють лише кандидати 2, 4, 5 і 6, отже:

={{1,3}, {2,3}, {2,5}, {3,5}}.

На третьому кроці перейдемо до створення 3-елементних кандидатів і підрахунку їх підтримки. В результаті отримаємо наступну множину (табл. 6.7).

Таблиця 6.7

Набір

1

{2,3,5}

0,5

Даний набір задовольняє мінімальну підтримку, отже:

={{2, 3,5}}.

Так як 4-елементні набори створити не вдасться, то результатом роботи алгоритму є множина:

={{1}, {2}, {3}, {5}, {1,3}, {2, 3}, {2, 5}, {3, 5}, {2, 3, 5}}.

Для підрахунку підтримки кандидатів потрібно порівняти кожну транзакцію з кожним кандидатом. Очевидно, що кількість кандидатів може бути дуже великою і потрібен ефективний спосіб підрахунку. Набагато швидше і ефективніше використовувати підхід, оснований на зберіганні кандидатів в хеш-дереві. Внутрішні вузли дерева містять хеш-таблиці з покажчиками на нащадків, а листя – на кандидатів. Це дерево використовується при швидкому підрахунку підтримки для кандидатів.

Хеш-дерево будується щоразу, коли формуються кандидати. Спочатку дерево складається тільки з кореня, який є листом, і не містить ніяких кандидатів-наборів. Кожного разу, коли формується новий кандидат, він заноситься в корінь дерева, і так до тих пір, поки кількість кандидатів в корені-листі не перевищить якогось порогу. Як тільки це відбувається, корінь перетворюється в хеш-таблицю, тобто стає внутрішнім вузлом, і для нього створюються нащадки-листя. Усі кандидати розподіляються по вузлах-нащадкам згідно хеш-значенням елементів, що входять у набір. Кожен новий кандидат хеширується на внутрішніх вузлах, поки не досягне першого вузла-листа, де він і буде зберігатися, поки кількість наборів знову ж таки не перевищить порогу.

Після того як хеш-дерево з кандидатами-наборами побудовано, легко підрахувати підтримку для кожного кандидата. Для цього потрібно "пропустити" кожну транзакцію через дерево і збільшити лічильники для тих кандидатів, чиї елементи також містяться і в транзакції, . На кореневому рівні хеш-функція застосовується до кожного об'єкта з транзакції. Далі, на другому рівні, хеш-функція застосовується до других об'єктів і т. д. На -у рівні хеширується -елемент, і так до тих пір, поки не досягнемо листа. Якщо кандидат, що зберігається в листі, є підмножиною, що розглядається в транзакції, збільшуємо лічильник підтримки цього кандидата на одиницю.

Після того як кожна транзакція з вихідного набору даних "пропущена" через дерево, можна перевірити, чи задовольняють значення підтримки кандидатів мінімальному порогу. Кандидати, для яких ця умова виконується, переносяться в розряд тих, що часто зустрічаються. Крім того, слід запам'ятати і підтримку набору, яка стане в нагоді при побудові правил.

Ці ж дії застосовуються для знаходження ()-елементних наборів і т. д.

2.3.2. Різновиди алгоритму Apriori

Алгоритм AprioriTid є різновидом алгоритму Apriori. Відмінною рисою даного алгоритму є підрахунок значення підтримки кандидатів не при скануванні множини , а з допомогою множини , що є множингою кандидатів (-елементних наборів) потенційно частих, у відповідність яким ставиться ідентифікатор TID транзакцій, в яких вони містяться.

Кожен член множини є парою виду <TID, {}>, де кожен є потенційно частим -елементним набором, представленим в транзакції з ідентифікатором TID. Множина відповідає множині транзакцій, хоча кожен об'єкт в транзакції відповідає одно-об'єктному набору в множині , що містить цей об'єкт. Для множина генерується відповідно до алгоритму, описаному нижче. Член множини , що відповідає транзакції , є парою наступного виду:

<T.TID, {}>.

Підмножина наборів у з однаковими TID (тобто містяться в одній і тій же транзакції) називається записом. Якщо транзакція не містить ні одного -елементного кандидата, то не буде мати запису для цієї транзакції. Тобто кількість записів в може бути менше, ніж в , особливо для великих значень . Крім того, для великих значень кожен запис може бути менше, ніж відповідна їй транзакція, тому що в транзакції буде міститися мало кандидатів. Однак для малих значень кожен запис може бути більше, ніж відповідна транзакція, тому що включає всіх кандидатів -елементних наборів, що містяться в транзакції.

Іншим різновидом алгоритму Apriori є алгоритм MSAP (Mining Sequential Alarm Patterns), спеціально розроблений для виконання сиквенціального аналізу збоїв телекомунікаційної мережі.

Він використовує таку властивість підтримки послідовностей: для будь-якій послідовності її підтримка буде менше, ніж підтримка послідовностей з множини .

Алгоритм MSAP для пошуку подій, що йдуть одна за одної, використовує поняття "термінового вікна" (Urgent Window). Це дозволяє виявляти не просто однакові послідовності подій, а наступні один за одним. У Алгоритм MSAP для пошуку подій, наступних один за одним, використовує поняття "термінового вікна" (Urgent Window). Це дозволяє виявляти не просто однакові послідовності подій, а ті, що йдуть одна за одною. В іншому даний алгоритм працює за тим же принципом, що і Apriori.

Тут вы можете оставить комментарий к выбранному абзацу или сообщить об ошибке.

Оставленные комментарии видны всем.

Соседние файлы в папке ДЕК Інформаційний бізнес