本发明属于计算机信息挖掘及检索
技术领域：
：，具体涉及一种基于深度剪枝策略的关联规则挖掘方法。
背景技术：
：：随着大量的数据不停的收集和存储，越来越多的人开始对从他们的数据库中挖掘关联规则的兴趣度逐渐增加。从大量的商务事务记录中发现有趣的关联关系，可以帮助许多商务决策的制定。比如经典的购物篮分析：通过发现顾客放入购物篮中不同商品之间的关系，分析顾客的购买习惯。并通过发现不同商品之间的关联，来帮助零售商制定营销策略。数据挖掘是指采用某种方式对既定的数据进行分析处理，从中发现一些潜在的有用的信息的过程。关联规则指的是挖掘和发现大量数据中项集之间的有趣的关联或相关的联系。当前大数据时代的到来，使得数据挖掘更加成为各方面关注的重点研究领域，apriori算法就是应用最广泛的关联规则挖掘方法之一。快速增长的巨大数据为关联规则挖掘等关键技术带来了新的挑战，其中最为重要的一个问题就是数据规模，传统算法一时之间无法很好地适应。为此，研究者们也从各种角度和思路出发进行了很多探索。从1994年r.agrawal和srikant提出apriori算法以来，国内外对于关联规则的研究一直没有停歇，目前从挖掘模式的角度分析，主要有以下几种：(1)宽度优先算法，也称为分层算法，包括由agrawal等人提出的apriori[1]，aprioritid[2]和apriorihybrid[3]，park等人提出的dhp(directhashingandpruning)[4]算法等。但是分层算法的缺点是需要多次扫描数据库，然后需要生成大量的候选项集。(2)深度优先算法，常见的有fp-growth(frequentpattern-growth)[5]算法，op(opportunisticprojection)[6]算法，treeprojection[7]算法等。fp-growth是深度优先算法里面较为高效的算法：它采用了分治策略：两次扫描数据库，将提供频繁项集的事务集压缩到一棵频繁模式树里，该频繁模式树类似于前缀树，相同前缀的路径可以共用，从而达到压缩数据的目的，且不会产生庞大的候选项集，在时间和空间效率上都有明显的提高。但是它同样存在一些问题：在处理很大而且很稀疏的数据库时，无论是挖掘处理还是递归计算，都需要特别大的空间。(3)数据集划分算法，包括savasere等人提出的partition[8]算法，brin等人提出的dic(dynamicitemsetcounting)[9]算法等。partition算法的好处是可以将整个数据库划分为几个相互独立的数据块，方便将不同的数据块放入内存进行处理。它单独考虑每个逻辑块生成的频繁项集，然后根据“频繁项集至少在一个分区中是频繁的”这一性质，把所有逻辑块生成的频繁项集合并到一起，形成全局候选项集。最后再次扫描数据库计算项集的支持度，进行全局计数。整个过程也只是需要扫描两次数据库，但是却会生成巨大的候选集。dic算法也是利用将数据库进行划分的方法，将数据库划分为多个部分并在每个部分的开始做标记，便于在扫描数据库过程中在标记点添加候选项集，在计算项集时并行计算可能为频繁项集的支持度。但是，数据集划分算法的问题是执行时，同时产生的频繁项集的精度不高。不过由于其有较高的并行性，而且只需要两次扫描数据库，大大减少了i/o操作从而提高了算法效率。(4)采样算法，包括由park等人提出的可调精度的挖掘算法，toivonen提出的sampling[10]算法等。sampling算法是从数据库d中随机抽取一个可以调入内存的数据库子集d’，然后用数据库剩余的部分来验证规则的正确性。它能很大程度上减少扫描数据库的时间，但是缺点就是因为数据子集d’的覆盖度的问题导致结果不精确。(5)增量式更新算法，利用已挖掘的关联规则在变化的数据库或参数上发现新的关联规则，并删除过时的关联规则来维护数据集更新的问题。目前的增量式更新算法大多在apriori算法基础上进行的改进。包括d.w.cheung等提出的fdm-lup(fastdistributedminingofassociationruleswithlocalandupper-bound-pruning)[11]算法，冯玉才等人提出的iua(incrementalupdatingalgorithm)和piua(parallelincrementalupdatingalgorithm)[12]算法等。(6)并行算法，利用同时运行的多个进程来协同合作解决既定问题。包括agrawal等人提出的cd(countdistribution),dd(datadistribution),cad(candidatedistribution)[13]算法，park等人提出的pdm(paralleldatamining)[14]算法，cheung等人提出的dma(distributedminingofassociationrules)[15]算法等。虽然并行挖掘算法能够利用到空闲的处理器，但是通信量和候选频繁项集都比较大，并且可能会带来冗余计算或者大量i/o操作的问题。综上可见，apriori算法及其系列改进方法一直是关联规则挖掘的基础核心技术，其效果早已得到大家的认可，但其速度和效率也是众多研究者努力的重点，因为这直接影响到其在应对大数据需求时的可用性。aproiri[1]算法是关联规则挖掘中的经典算法，该算法使用基于使用频繁项集性质的先验知识，通过“逐层搜索”的迭代方式，利用k-频繁项集来生成(k+1)-候选项集，再扫描数据库，通过验证当前的候选项集是否是频繁项集的方式来进行剪枝，从而获得(k+1)-频繁项集。apriori算法存在以下问题：(1)在生成k-频繁项集时，要对事务数据库进行多次扫描，频繁的i/o导致运行时间过长。(2)运行过程中会对项集进行连接，生成庞大的候选集，对运行时间和主存空间都提出了要求。针对原始apriori算法的不足，一些研究人员提出了基于矩阵的apriori算法，这类算法首先将事务数据库用矩阵表示出来，通过对矩阵内的各向量间的与运算，代替去数据库查找项集的支持度计数，提高了计算的效率。但是基于矩阵的apriori算法仍存在以下问题：1)在运算过程中多次扫描矩阵，增加了运算的时间。2)压缩矩阵过程中，只压缩了事务集或者只压缩了项集，存储了很多与生成频繁项集无关的元素。赵宏利等人在基于压缩矩阵的cm_apriori的基础上做了一些改进，提出了mtca[16]算法，主要从多线程，项集排序，矩阵存储，矩阵压缩和结束条件进行优化，优化方面如下：1)把事务数据库分成了大小相同，互不相交的数据块，然后启动多个线程对分割的数据块进行扫描。再把扫描的结果合成一个矩阵。形成最后的有关整个事务集的布尔矩阵，这样能够极大的减少扫描数据库的时间。2)将1-频繁项集按照支持度计数递增的顺序进行排列，这样排序后的频繁项集能够在后续的自连接中生成较小的k-候选项集。3)增加权值数组w和数组m，权值数组w用来对事务集中的事务进行计数，在扫描事务集，生成有关事务的布尔矩阵的时候，如果遇到重复的事务，只需要将相应的计数器加一即可。而数组m则用来记录布尔矩阵中每一行，也就是某一事务中的1的计数。可以通过判断数组m中的值是否大于1来选择是否删除该行。4)在项集中的项按照字典顺序排列，在k-频繁项集lk自连接生成(k+1)-项集时，如果两个k-频繁项集的前(k-1)项不相同，则说明这两个项集是不可连接的。将每个项集和项集中的项按照1-频繁项集支持度计数递增的顺序排列，如果两个k-频繁项集lx和ly不能连接，则对于k-频繁项集lx来说，处在k-频繁项集ly之后的所有频繁项集都是不可连接的。因此，在扫描矩阵时，如果一个频繁项集与相邻的频繁项集不可连接，则删掉该项集对应的行，修改好数组m的值。5)不包含任何k-频繁项集的事务不可能包含任何(k+1)-频繁项集。当数组m中出现小于等于1的值的时候，认为该值对应的项集是不可继续连接的，无法生成频繁项集，可以将该列值为1的行删去后(这个项集肯定无法与其他项集连接生成频繁项集)，再删去该列，从而达到压缩矩阵的目的。6)通过对项集对应行向量进行与操作，并与权值数组w中的权值相乘后求和，来计算出连接后的项集的支持度计数。通过与最小支持度计数进行比较，来判断连接后的项集是否是频繁项集。如果k-频繁项集可以生成(k+1)-频繁项集，则k-频繁项集的个数一定大于等于k+1，所以如果最后k-频繁项集数小于k+1时，就无法生成(k+1)-候选项集，即可提前终止。7)mtca算法是一种通过频繁项集之间的“与运算”来替代原始apriori算法中需要每次返回事务数据库遍历查找频繁项集的方法。然而，mtca算法在k-频繁项集连接生成(k+1)-频繁项集的过程中仍然连接生成了一些可避免的候选项集，即在这个过程中仍然存在着可以压缩的空间。参考文献说明：[1]agrawalr,srikantr.fastalgorithmsforminingassociationrules[c]//proc.20thint.conf.verylargedatabases,vldb.1994,1215:487-499.[2]agrawalr,mannilah,srikantr,etal.fastdiscoveryofassociationrules[j].advancesinknowledgediscoveryanddatamining,1996,12(1):307-328.[3]agrawalr,srikantr.fastalgorithmsforminingassociationrulesinlargedatabases[c]//proceedingsofthe20thinternationalconferenceonverylargedatabases.morgankaufmannpublishersinc.,1994:487-499.[4]parkjs,chenms,yups.aneffectivehash-basedalgorithmforminingassociationrules[m].acm,1995.[5]hanj,peij,yiny.miningfrequentpatternswithoutcandidategeneration[c]//acmsigmodrecord.acm,2000,29(2):1-12.[6]liuj,pany,wangk,etal.miningfrequentitemsetsbyopportunisticprojection[c]//proceedingsoftheeighthacmsigkddinternationalconferenceonknowledgediscoveryanddatamining.acm,2002:229-238.[7]agarwalrc,aggarwalcc,prasadvvv.atreeprojectionalgorithmforgenerationoffrequentitemsets[j].journalofparallelanddistributedcomputing,2001,61(3):350-371.[8]savaserea,omiecinskier,navathesb.anefficientalgorithmforminingassociationrulesinlargedatabases[j].1995.[9]brins,motwanir,ullmanjd,etal.dynamicitemsetcountingandimplicationrulesformarketbasketdata[c]//acmsigmodrecord.acm,1997,26(2):255-264.[10]toivonenh.samplinglargedatabasesforassociationrules[c]//vldb.1996,96:134-145.[11]cheungdw,hanj,ngvt,etal.afastdistributedalgorithmformini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),support_count(x)代表事务数据库d中出现x的事务的个数。下面列出本发明方法部分实现的代码：在实现本发明所述的关联规则挖掘方法时，优选地选取的数据结构，是使用python，并借助numpy模块和dataframe模块，实现较为高效的布尔矩阵的压缩处理和排序，以提高挖掘效率。在本发明方法的实现过程中，多次遇到过算法效率不高的情况，原因在于起初一直试图用java的相关方法来对形成的布尔矩阵直接进行结构破坏式的删减。而在java中，一旦固定大小的矩阵建立，是无法在该矩阵的基础上进行行列删除操作的。如果选择通过嵌套列表进行矩阵的构建，则会因为剪枝过程中频繁的行列删除操作使得运行时间大大延长。而选择将满足条件的向量写入新的矩阵的方式则会引发读写效率低下致使算法运行时间过长的问题。最后，本发明优选使用python，并借助numpy模块和dataframe模块实现较为高效的矩阵的处理和矩阵排序。实验结果与分析：本次实验是在i7-4790@3.6ghz的cpu，20g内存，并安装有windows7专业版操作系统的台式机下进行的。本发明方法在python3.5下实现，集成开发环境ide则使用jetbrainpycharm。数据则是借助了sqlserver2012dataminingadd-insforoffice2010示例数据中的tableanalysistoolssample数据集。本实施例设计了两组实验：第一组实验直接使用该数据集，共计1000条记录，每条记录包括用户编号，婚姻状态，性别，收入，子女数，教育状况，职业状况，是否有房，汽车数量，活动范围，地域，年龄以及是否购买自行车等字段。第二组实验，本实施例在保持该数据集不变的情况下将数据量扩充到2000条。采用apriori标准方法、mtca方法和本发明方法进行关联规则挖掘，比较不同支持度下进行规则挖掘所需要的运行时间，实现结果如表1和表2所示。表1第一组实验结果，单位为秒第一组实验的结果显示，当支持度开始降低时，随着满足条件的字段的增多，apriori标准算法在运行时间上呈现出指数增长的趋势，并且在耗时上要远远超过了其他两种基于压缩矩阵的方法。这是由于随着满足条件的字段的增多，apriori每次要遍历大规模的数据集，尤其是在数据量扩大，2-频繁项集和3-频繁项集的数量急剧增长的情况下，这时通过矩阵内向量计算的优势就能体现出来。所以mtca和本发明方法在面对支持度降低的情况下，在时间上比apriori算法有着明显的优势。这也说明在针对支持度较低的关联规则发现需求时，基于压缩矩阵的apriori算法要比原始的apriori有更优异的表现。在mtca和本发明方法算法的比较中，在支持度计数的值下降的过程中，能够明显发现mtca的运行时间的增长速度要比本发明方法算法要快。并且在这个过程中，两个算法运行时间的差距越来越大：当支持度为0.02时，两者时间相差无几，而当支持度下降到0.005的时候，本发明方法可以比mtca算法要节省11秒之多，耗时仅为mtca算法的用时的78.3％，为apriori算法耗时的8.1％。经实验结果表明，本发明方法在运行时间上明显要比mtca算法和apriori算法短很多，并且在支持度较低的情况下能够比apriori标准算法节约大量的时间，从而体现了改进部分的优越性。表2第二组实验结果，单位为秒同样，通过对第二组数据的处理，继续验证了本发明方法在运行时间上比mtca算法有着明显的优势，并且在支持度较低的情况下比apriori标准方法节约大量的时间，例如，在支持度为0.005时，本发明的用时依然比mtca和apriori算法节约很多，分别是mtca算法的57.8％和aproiri算法用时的16.3％。从两组实验的对比结果来看mtca算法和本发明方法，由于记录重复数据，致使两种方法的运行时间都有所延长。而mtca方法随着支持度的降低，算法的运行时间的增长速度要高于采用本发明方法。采用本发明改进的方法表现出更稳定的特性，无论是在运行时间上还是在随着支持度计数下降、时间的增长幅度上，都表现出良好的特性。当前第1页12当前第1页12