基于FPGrowth算法的关联规则挖掘技术在市场调研中的应用

基于Python的关联规则算法在推荐领域的应用研究作者：韩潞潞刘念王枫来源：《科技资讯》2018年第02期摘要：如今，推荐系统在国内各大网站应用非常广泛，可以让用户在更短的时间内去获得需要的信息，提高用户的体验。

传统的推荐系统多采用协同过滤算法来进行推荐，由于其在计算项目相似度时没有考虑到项目之间的内在联系，但是现实生活中项目之间是可以分类的，具有一定的内在联系。

所以针对此问题本文提出了一种改进算法。

改进算法的重点在于应用关联规则算法（FP-growth），挖掘出项目之间的强关联规则，然后在具有强关联规则的项目之间进行重点推荐。

将本算法在雅虎音乐数据集上进行了实验验证，结果证明，改进的算法提高了推荐的准确性。

关键词：Python 协同过滤 FP-growth中图分类号：TP31 文献标识码：A 文章编号：1672-3791（2018）01（b）-0023-03随着近几年移动互联网的快速发展，手机作为移动互联网的终端设备，几乎成为人人必备的电子产品。

人们通过手机可以进行各种活动，例如手机支付、网上购物、新闻浏览和在线学习等，手机已经成为人们获取信息和产生信息的主要媒介。

而且，伴随着移动互联网的快速普及，信息出现爆炸式的增长，使得人们从海量信息中准确发现自己感兴趣的项目也越来越困难，于是，项目推荐问题已经变的越来越突出[1]。

目前常用的推荐算法是协同过滤算法。

协同过滤算法以其简单的思想理念广受研究者的喜爱。

然而由于移动互联网的快速发展，信息积累越来越多，也越来越复杂。

此时如果使用传统的协同过滤算法，使得其构建的矩阵越来越大，同时矩阵也越来越稀疏。

因为难以在大矩阵中找到高质量的最近邻，所以使得推荐系统的准确性快速下降。

随着推荐问题越来越明显，如何在海量数据集中寻找到用户喜欢的信息已经变的越来越重要。

因此也吸引了很多研究者投入推荐算法的研究中，同时也取得了很多成就。

有的人通过将多维稀疏向量转换成三维特征向量，然后采用云模型方法来进行推荐[2]。

关联规则基础上数据挖掘最新算法研究机构每天都会收集大量的数据，这些数据包含了许多重要信息。

为了从数据中挖掘出有用的知识和模式，研究人员们常常使用数据挖掘的技术和算法。

其中，关联规则是一种常用的数据挖掘算法，它被广泛应用于市场分析、商品推荐、网络数据分析等领域。

然而，随着数据时代的到来，传统的关联规则算法已经面临一些挑战，因此，不断有新的算法被提出来以适应现代数据挖掘的需求。

近年来，基于关联规则的数据挖掘算法中，最具有代表性的新算法是FP-growth算法。

FP-growth算法在关联规则的挖掘过程中采用了一种压缩数据的技术，大大减少了数据存储和计算的复杂性，提高了挖掘效率。

该算法通过构建频繁模式树，避免了频繁项集的全局计数过程，只需对频繁模式树进行一次深度优先，便可挖掘出所有满足设定阈值的频繁模式。

此外，针对大规模数据集和高维数据的特点，近年来还涌现出了一些新的关联规则挖掘算法。

如基于并行计算的关联规则挖掘算法分布在多个处理器上同时进行计算，提高了挖掘的效率和吞吐量。

另外，考虑到数据的稀疏性问题，新算法引入了无监督逐步扩展方法，通过动态地修改挖掘条件和阈值来增加挖掘结果的多样性和适应性。

同时，还有一些算法针对高维数据的特点进行了优化，如基于支持向量机的关联规则挖掘算法。

除了关联规则挖掘的新算法，最近还涌现出了一些与关联规则相关的数据挖掘算法。

例如，序列模式挖掘，它关注的是事务中项目之间的顺序关系，发现数据中的重要序列模式；还有时间序列中的周期模式挖掘，它通过分析时间序列数据中的周期性变化来发现周期模式。

这些算法和关联规则挖掘密切相关，扩展了关联规则的应用范围。

此外，随着机器学习的发展，深度学习算法在关联规则挖掘中也发挥了重要作用。

深度学习算法可以从大规模数据中学习到更复杂的特征和模式，用于挖掘隐含的关联规则。

例如，基于神经网络的关联规则挖掘算法可以通过神经网络的多层结构来提取数据的高级表示，从而获得更准确和有用的关联规则。

基于Spark的FPGrowth算法的运⽤⼀、FPGrowth算法理解Spark.mllib 提供并⾏FP-growth算法，这个算法属于关联规则算法【关联规则：两不相交的⾮空集合A、B，如果A=>B，就说A=>B是⼀条关联规则，常提及的{啤酒}-->{尿布}就是⼀条关联规则】，经常⽤于挖掘频度物品集。

关于算法的介绍⽹上很多，这⾥不再赘述。

主要搞清楚⼏个概念：1)⽀持度support(A => B) = P(AnB) = |A n B| / |N|，表⽰数据集D中，事件A和事件B共同出现的概率；2)置信度confidence(A => B) = P(B|A) = |A n B| / |A|，表⽰数据集D中，出现事件A的事件中出现事件B的概率；3）提升度lift(A => B) = P(B|A):P(B) = |A n B| / |A| : |B| / |N|，表⽰数据集D中，出现A的条件下出现事件B的概率和没有条件A出现B的概率；由上可以看出，⽀持度表⽰这条规则的可能性⼤⼩，⽽置信度表⽰由事件A得到事件B的可信性⼤⼩。

举个列⼦：10000个消费者购买了商品，尿布1000个，啤酒2000个，同时购买了尿布和啤酒800个。

1)⽀持度：在所有项集中出现的可能性，项集同时含有，x与y的概率。

尿布和啤酒的⽀持度为：800/10000=8%2)置信度：在X发⽣的条件下，Y发⽣的概率。

尿布-》啤酒的置信度为:800/1000=80%，啤酒-》尿布的置信度为：800/2000=40%3)提升度：在含有x条件下同时含有Y的可能性（x->y的置信度）⽐没有x这个条件下含有Y的可能性之⽐：confidence(尿布=> 啤酒)/概率(啤酒)) = 80%/(2000/10000) 。

如果提升度=1，那就是没啥关系这两个通过⽀持度和置信度可以得出强关联关系，通过提升的，可判别有效的强关联关系。

大数据分析中的模式挖掘算法与应用案例在大数据时代，数据的量急剧增加，如何从这海量的数据中挖掘出有用的模式成为了一项重要任务。

模式挖掘算法应运而生，成为了大数据分析中的重要工具。

本文将介绍几种常用的模式挖掘算法，并结合实际应用案例加以说明。

一、关联规则挖掘算法关联规则挖掘算法是最为常见的模式挖掘算法之一。

其基本思想是寻找在数据集中经常同时出现的项集，并根据频繁项集生成关联规则。

常用的关联规则挖掘算法有Apriori算法和FP-Growth算法。

Apriori算法是一种基于集合的算法，它通过不断扫描数据库构建候选项集和频繁项集。

该算法的主要步骤包括初始化候选项集，逐次生成候选项集和筛选频繁项集。

通过挖掘频繁项集，我们可以得到物品之间的关联规则。

FP-Growth算法是一种高效的关联规则挖掘算法。

它通过构建一种称为FP树的数据结构来挖掘频繁项集。

FP-Growth算法将数据集压缩至一个FP树中，通过递归处理树上的每个节点来挖掘频繁项集。

与Apriori算法相比，FP-Growth算法避免了频繁项集的候选项集生成过程，大大提高了算法的效率。

关联规则挖掘算法在市场篮子分析、销售预测等领域有着广泛的应用。

例如，在超市中，通过挖掘商品之间的关联规则，我们可以发现一些有趣的现象，比如啤酒和尿布的购买往往同时发生。

这对于超市的商品定位和销售策略制定具有重要价值。

二、序列模式挖掘算法序列模式挖掘算法是一种用于挖掘数据序列中的模式的算法。

序列模式挖掘算法可以帮助我们发现在序列数据中频繁出现的模式，并从中得出一些有意义的结论。

常用的序列模式挖掘算法有GSP算法和PrefixSpan算法。

GSP算法是一种基于Apriori原理的序列模式挖掘算法。

它通过扫描数据库构建候选序列模式集和频繁序列模式集。

GSP算法的主要步骤包括初始化候选序列模式集，逐次生成候选序列模式集和筛选频繁序列模式集。

PrefixSpan算法是一种递归的序列模式挖掘算法。

基于fp-growth算法的数据挖掘实例研究-回复基于fpgrowth算法的数据挖掘实例研究数据挖掘是从大规模数据集中寻找隐藏的模式、关联和信息的过程。

在日益增长的数据量和复杂性的背景下，数据挖掘算法及其应用变得越来越重要。

而fpgrowth算法是一种非常有效的数据挖掘算法，用于发现数据集中频繁项集的关联规则。

本文将通过一个实例来阐述fpgrowth算法的应用过程。

实例背景和数据集我们将以一个超市的销售数据为例来说明fpgrowth算法的应用过程。

假设这个超市的销售数据中记录了每位顾客购买的商品清单，我们的目标是利用数据挖掘技术找出顾客购买商品的关联规则。

数据预处理首先，我们需要对数据进行预处理。

原始数据集中记录了每位顾客购买的商品清单，我们需要将数据转化成一个适合fpgrowth算法处理的格式。

通常情况下，数据集格式为每一行代表一位顾客的购买清单，清单中的商品用逗号分隔。

为了方便后续的处理，可以将数据集转化为交易的事务形式。

例如，原始数据集中的一行记录可能是这样的：[牛奶, 面包, 小麦, 鸡蛋]经过转化后，数据集可能变成这样：牛奶, 面包, 小麦, 鸡蛋数据挖掘过程步骤1：构建频繁项集和频繁模式树首先，我们需要构建频繁项集和频繁模式树。

fpgrowth算法通过构建一棵FP树来实现这一步骤。

FP树是一种非常高效的数据结构，用于存储事务数据库中的频繁项集和它们的支持度。

对于我们的超市销售数据集，我们首先需要计算每个商品的支持度，并筛选出频繁项集。

支持度是指一个项集在所有事务中的出现频率，频繁项集是指支持度大于等于预设阈值的项集。

通过计算数据集中每个商品的支持度，并筛选出支持度大于等于预设阈值的商品，我们可以得到一组频繁项集。

接下来，将这些频繁项集按照支持度排序，构建频繁模式树。

步骤2：从频繁模式树中发现关联规则在构建好频繁模式树后，我们可以从中发现关联规则。

关联规则是指商品之间的关联性，例如如果顾客购买了商品A，那么他们更有可能购买商品B。

fpgrowth函数fpgrowth函数是一种用于频繁模式挖掘的算法，它是一种高效的数据挖掘方法，用于发现数据集中的频繁模式或关联规则。

在本文中，我们将详细介绍fpgrowth函数的原理、应用场景以及使用方法。

一、原理fpgrowth函数是基于FP树（Frequent Pattern Tree）的一种频繁模式挖掘算法。

它通过构建一个特殊的数据结构FP树来存储数据集，然后利用FP树来快速发现频繁项集。

FP树是一种紧凑的数据结构，它通过节点链接的方式表示数据集中的频繁项集，可以避免昂贵的模式枚举过程。

具体来说，fpgrowth函数的工作流程如下：1. 构建FP树：遍历数据集，统计每个项的频次，并根据频次排序生成频繁项集。

然后根据频繁项集构建FP树，将数据集映射到FP 树上。

2. 挖掘频繁项集：从FP树的根节点开始，递归地遍历每个节点，找到以当前节点为末尾的路径（即频繁项集），将其加入结果列表中。

3. 生成关联规则：根据频繁项集，使用置信度等指标来生成关联规则，可以通过设置最小支持度和置信度的阈值来控制规则的生成。

二、应用场景fpgrowth函数在很多领域都有广泛的应用，特别适用于：1. 市场篮子分析：可以挖掘顾客购买商品的频繁组合，从而进行交叉销售和推荐。

2. 网络流量分析：可以挖掘网络流量中的异常行为和攻击模式，用于网络安全监测和预警。

3. 社交网络分析：可以挖掘用户之间的关系和行为模式，用于社交网络推荐和社区发现。

4. 生物信息学：可以挖掘基因序列中的频繁模式，用于寻找基因间的关联和功能预测。

三、使用方法fpgrowth函数通常通过调用相应的库或软件包来实现，例如Python 中的mlxtend库、R语言中的arules包等。

以Python为例，使用mlxtend库的fpgrowth函数可以按照以下步骤进行：1. 导入库：首先导入mlxtend库。

2. 准备数据集：将数据集整理成列表或数组的形式。

fp-growth算法公式FP-growth算法是一种用于频繁项集挖掘的有效算法。

它是基于Apriori算法的一种改进，通过构建频繁模式树来提高算法的效率。

本文将介绍FP-growth算法的原理、步骤以及应用场景。

一、FP-growth算法原理FP-growth算法的核心是构建频繁模式树（FP-tree），然后通过对FP-tree进行递归处理，找出所有的频繁项集。

1. 构建FP-tree对数据集进行扫描，统计每个项的出现频次，并按照频次降序排序。

然后，根据排序后的项集构建FP-tree。

FP-tree是一种有效的数据结构，用于存储频繁项集的模式信息。

2. 构建条件模式基从FP-tree的叶子节点开始，向上遍历每个节点的祖先节点，构建条件模式基。

条件模式基是指以当前节点为结尾的路径集合。

3. 递归挖掘频繁项集对于每个项集，可以通过构建条件FP-tree并递归调用FP-growth 算法来挖掘频繁项集。

递归的终止条件是当FP-tree为空或只包含一个节点时停止。

二、FP-growth算法步骤FP-growth算法的步骤如下：1. 读取数据集，统计每个项的频次。

2. 根据项的频次排序，构建FP-tree。

3. 对于每个项，构建条件FP-tree，并递归调用FP-growth算法。

4. 根据递归结果，生成频繁项集。

三、FP-growth算法应用场景FP-growth算法在频繁项集挖掘中具有广泛的应用，特别适用于以下场景：1. 购物篮分析：通过挖掘顾客购物篮中的频繁项集，可以发现商品之间的关联规则，从而进行精准的商品推荐。

2. 网络流量分析：通过挖掘网络流量数据中的频繁项集，可以发现网络中的异常行为，从而提高网络安全性。

3. 社交网络分析：通过挖掘社交网络中用户之间的频繁联系，可以发现用户的兴趣、需求等信息，从而进行个性化推荐。

四、总结FP-growth算法是一种高效的频繁项集挖掘算法，通过构建FP-tree 和递归处理，可以快速找出所有的频繁项集。

数据挖掘中的关联规则挖掘与推荐系统数据挖掘中的关联规则挖掘和推荐系统是两个重要的技术，它们在不同领域的应用广泛，并且有着密切的联系。

本文将介绍关联规则挖掘和推荐系统的基本概念、算法原理以及在实际应用中的一些案例。

一、关联规则挖掘关联规则挖掘是数据挖掘中一个重要的技术手段，它用于从大规模数据集中发现项之间的关联关系。

关联规则通常采用形如“A -> B”的形式，其中A和B是项集，表示存在一种关联关系，当事务中包含项集A时，很有可能同时包含项集B。

关联规则挖掘可以应用于市场篮子分析、网络购物推荐、用户行为分析等领域。

关联规则挖掘的常见算法有Apriori算法和FP-Growth算法。

Apriori算法是一种经典的关联规则挖掘算法，它采用逐层搜索的方式，从频繁1-项集开始，依次生成更高阶的频繁项集。

FP-Growth算法则采用前缀树（FP-tree）的数据结构，通过构建树的过程高效地挖掘频繁项集，避免了产生候选集的过程。

关联规则挖掘的应用之一是市场篮子分析。

通过分析顾客购物篮中的商品组合，可以发现商品之间的搭配关系。

例如，通过挖掘到"啤酒->尿布"的关联规则，可以得出结论：在购买啤酒的顾客中，很可能也会购买尿布，这样超市就可以合理地安排商品陈列位置，提高销量。

二、推荐系统推荐系统是一种信息过滤系统，用于预测用户可能对某个项目感兴趣的程度，并向其推荐相关项目。

推荐系统可以帮助用户发现新的兴趣点，提高信息检索效率，提供个性化的用户体验。

推荐系统被广泛应用于电子商务、社交媒体、音乐电影等领域。

推荐系统的核心任务是根据用户的历史行为和其他特征，预测用户对未来项目的偏好程度。

常见的推荐算法包括基于内容的推荐、协同过滤、深度学习等。

基于内容的推荐算法根据项目的特征和用户的偏好，进行相似度计算并向用户推荐相似的项目。

协同过滤算法基于用户的行为历史数据，寻找与当前用户兴趣相似的邻居用户，并向其推荐他们可能感兴趣的项目。