Apriori-Algorithmus-Implementierung

Question

Ich verwende eine Apori-Algorithmus-Implementierung, um Assoziationsregeln aus einem Transaktions-Set zu generieren, und ich bekomme die folgenden Assoziationsregeln. aber ich bekomme eine Assoziation Regeln 1-> 8 kann ich 8-> 1 annehmen, da die Assoziationsregeln es von 0 beginnt und endet bis 9, weil es 10 Produktklassen gibt, aber mit diesem Algorithmus bekomme ich nicht etwas wie 8-> 2 oder 9-> 1, also kann ich die Assoziationsregeln 2> 8 bis 8 → 2 umkehren. wenn nicht, kann jemand Punkt zu einer besseren apiori Algorithmus Implementierung

0-->5 
0-->9 
1-->2 
1-->4 
1-->5 
1-->7 
1-->8 
1-->9 
2-->3 
2-->4 
2-->5 
2-->6 
2-->7 
2-->8 
2-->9 
3-->4 
3-->5 
3-->6 
3-->7 
3-->8 
4-->5 
4-->6 
4-->7 
4-->8 
4-->9 
5-->6 
5-->7 
5-->8 
5-->9 
6-->7 
6-->8 
6-->9 
7-->8 
7-->9 
8-->9 

Answer 1

natürlich kann man davon ausgehen, so (1 => 9 ist gleich 9 => 1). Die Elemente sind im Grunde eine Kombination aus den anderen, nicht Permutation. FPGrowth ist viel effizienter als Apriori

Answer 2

Sie können hier meine Lieblings apriori Implementierung erhalten:

http://www.borgelt.net/apriori.html

(. Christian Borgelt auch Implementierungen für viele andere Mining-Algorithmen hat)

ich es verwenden regelmäßig zu meinen Datensätzen mit Millionen von Einträgen und es ist blitzschnell. Und Sie können es konfigurieren, um das zu tun, was Sie wollen (häufige Artikelsets gegen Assoziationsregeln).

Answer 3

Wenn Sie eine Java-Version zum Download von Apriori und anderen Algorithmen für häufig itemset Bergbau, können Sie meine Website überprüfen:

http://www.philippe-fournier-viger.com/spmf/

Es auch Implementierungen von Eclat bietet, FPGrowth, Charm und viele andere Algorithmen, die für das Mining von Assoziationsregeln, häufiges Itemset-Mining, sequenzielles Pattern-Mining und sequenzielles Regel-Mining verwendet werden können.