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    一種基于SQL的Apriori改進(jìn)算法

    2014-12-31 00:00:00隆功倫

    摘 要:針對關(guān)聯(lián)規(guī)則經(jīng)典算法Apriori的不足,這篇文章提出了一種基于SQL的改進(jìn)算法。該算法只需要1次掃描數(shù)據(jù)庫即可判斷候選集是否頻繁,減少了對候選數(shù)據(jù)庫的掃描次數(shù)。實(shí)驗(yàn)證明該方法的執(zhí)行效率比原方法要快。

    關(guān)鍵詞:關(guān)聯(lián)規(guī)則;Apriori;SQL

    中圖分類號:TP301

    關(guān)聯(lián)規(guī)則(Association rules)是數(shù)據(jù)挖掘的一個(gè)重要研究方向,其目的是發(fā)現(xiàn)大量數(shù)據(jù)中項(xiàng)集之間有趣的關(guān)聯(lián)或相關(guān)聯(lián)系[1]。挖掘關(guān)聯(lián)規(guī)則就是在大量事務(wù)數(shù)據(jù)(比如顧客消費(fèi)記錄)中找出用戶感興趣的關(guān)聯(lián)性(比如購買面包的顧客有多少同時(shí)又購買了牛奶,并且符合這一關(guān)聯(lián)性的顧客又在總的消費(fèi)記錄中占了多少比例),也就是事務(wù)數(shù)據(jù)庫中滿足用戶給定條件(最小支持度和最小置信度)的項(xiàng)目集合,我們把這個(gè)項(xiàng)目集合稱作頻繁項(xiàng)目集,又稱為頻繁集。我們可以將以上挖掘過程分解成2個(gè)步驟:一是掃描事務(wù)數(shù)據(jù)庫D,從中找出所有滿足用戶指定最小支持度的頻繁項(xiàng)集;二是利用頻繁項(xiàng)集生成所需要的關(guān)聯(lián)規(guī)則,分析項(xiàng)目之間的關(guān)聯(lián)性。在這兩步中,第二步比第一步更為容易實(shí)現(xiàn),因此目前大量的研究工作主要都集中在如何進(jìn)一步提高第一步中頻繁集的查找效率。

    1 經(jīng)典Apriori算法

    Apriori算法是挖掘關(guān)聯(lián)規(guī)則的經(jīng)典算法,由Agrawal等人于1994年提出[2],是一種具有重要影響的挖掘關(guān)聯(lián)規(guī)則頻繁項(xiàng)集的算法,其核心是基于兩階段頻繁項(xiàng)集的遞推算法,通過候選項(xiàng)集找到頻繁項(xiàng)集[3]。Apriori算法使用一種稱作逐層搜索的迭代方法,k項(xiàng)集用于探索生成(k+1)項(xiàng)集。每個(gè)頻繁集Lk的查找生成都需要掃描一次數(shù)據(jù)庫。

    為了提高頻繁項(xiàng)集產(chǎn)生的效率,可以用一種稱作Apriori性質(zhì)的重要性質(zhì)來壓縮搜索空間。Apriori性質(zhì)是這樣的:頻繁項(xiàng)集的所有非空子集都必須也是頻繁項(xiàng)集。將Apriori性質(zhì)用于查找頻繁項(xiàng)集的時(shí)候,只要發(fā)現(xiàn)一個(gè)候選集的非空子集不頻繁,則可以判斷這個(gè)候選集不頻繁??梢詫⑦@個(gè)過程分成兩個(gè)步驟:連接和剪枝。

    (1)連接步:產(chǎn)生候選項(xiàng)集Ck;

    (2)剪枝步:掃描數(shù)據(jù)庫,計(jì)算候選項(xiàng)集Ck中每個(gè)候選的計(jì)數(shù)是否滿足最小支持度來確定Lk。然而Ck可能很大,為了減少對數(shù)據(jù)庫的掃描次數(shù),可以利用前面所提的Apriori性質(zhì)來將候選集從Ck中刪除。

    通過上面對算法的描述我們可以看出,盡管利用Apriori性質(zhì)來減少了部分對數(shù)據(jù)庫的掃描。但是,依然存在以下不足:

    (1)它可能需要產(chǎn)生大量候選項(xiàng)集;

    (2)它可能需要重復(fù)地掃描數(shù)據(jù)庫,以計(jì)算每個(gè)候選集的頻繁程度。

    所以對Apriori算法的改進(jìn)主要集中在降低候選集的數(shù)量和減少對數(shù)據(jù)庫的掃描次數(shù)兩個(gè)方面。

    2 Apriori的改進(jìn)

    2.1 SQL語言簡介

    SQL(Structured Query Language,結(jié)構(gòu)化查詢語言)語言是一種用于關(guān)系數(shù)據(jù)庫操作的通用計(jì)算機(jī)編程語言,用來存取數(shù)據(jù)以及查詢、更新和管理關(guān)系數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)。它用select、insert、update等語句實(shí)現(xiàn)對數(shù)據(jù)表格的查詢、插入、更新等操作。select語句用以從表中獲得數(shù)據(jù),確定數(shù)據(jù)怎樣在應(yīng)用程序給出。它擁有很多可用于計(jì)數(shù)和計(jì)算的內(nèi)建函數(shù),計(jì)算從列中取得的值,返回一個(gè)單一的值。其中count函數(shù)的作用是返回滿足查詢條件的記錄的數(shù)量,通常用來計(jì)數(shù)。

    2.2 改進(jìn)算法描述

    為了實(shí)現(xiàn)減少對數(shù)據(jù)庫的掃描次數(shù)來提高算法效率的目的,本改進(jìn)算法采用結(jié)構(gòu)化查詢語言SQL的select查詢語句通過and運(yùn)算符來連接Ck中各項(xiàng),用count函數(shù)直接計(jì)算候選項(xiàng)集Ck在事務(wù)數(shù)據(jù)庫中出現(xiàn)的次數(shù),然后將這個(gè)計(jì)算出來的次數(shù)和用戶指定的最小支持度作比較,實(shí)現(xiàn)只需要1次掃描數(shù)據(jù)庫來判斷Ck是否頻繁,從而減少對數(shù)據(jù)庫的掃描次數(shù)。

    改進(jìn)算法描述如下:

    算法:基于SQL的Apriori改進(jìn)算法

    輸入:事務(wù)數(shù)據(jù)庫,最小支持度

    輸出:頻繁項(xiàng)集

    方法:

    (1)根據(jù)每個(gè)項(xiàng)的出現(xiàn)次數(shù)得到頻繁1-項(xiàng)集L1;

    (2)k++;

    (3)連接Lk-1生成Lk;

    (4)如果 ,goto(8);

    (5)否則采用SQL語句的and運(yùn)算連接Ck中的各項(xiàng),使用count函數(shù)計(jì)算Ck的頻度和給定的最小支持度相比較,得到Lk;

    (6)如果 ,goto(8);

    (7)否則goto(2);

    (8)輸出Lk-1;

    3 算法驗(yàn)證

    我們使用相同的軟硬件環(huán)境分別將經(jīng)典的Apriori原算法和本文提出的改進(jìn)算法實(shí)現(xiàn)頻繁集的挖掘過程。經(jīng)過編程調(diào)試,挖掘結(jié)果如下:

    (1)分析5918條事務(wù)數(shù)據(jù),2種算法結(jié)果一致。原算法運(yùn)行時(shí)間4秒,改進(jìn)算法需要3秒;

    (2)分析9412條事務(wù)數(shù)據(jù),2種算法結(jié)果一致。原算法運(yùn)行時(shí)間14秒,改進(jìn)算法只需要10秒。

    從以上實(shí)驗(yàn)結(jié)果我們可以知道,基于SQL的Apriori改進(jìn)算法在執(zhí)行速度上比原算法有一定的提高。在數(shù)據(jù)量較小的時(shí)候,改進(jìn)效果不是很明顯。而在挖掘數(shù)據(jù)量為9412條事務(wù)數(shù)據(jù)時(shí),改進(jìn)算法比原算法提高了4秒的挖掘速度,證明在事務(wù)數(shù)據(jù)庫規(guī)模越大的時(shí)候改進(jìn)效率越高。

    4 結(jié)束語

    本文在經(jīng)典Apriori算法的基礎(chǔ)上,分析總結(jié)了經(jīng)典算法的不足,提出了一種利用數(shù)據(jù)庫結(jié)構(gòu)化查詢語言SQL的count函數(shù)計(jì)算事務(wù)數(shù)據(jù)庫中候選集出現(xiàn)的次數(shù),從而判斷該候選集是否頻繁。實(shí)踐證明,該方法是有效的,減少了對數(shù)據(jù)庫的掃描次數(shù),提高了Apriori算法的執(zhí)行效率。

    參考文獻(xiàn):

    [1]付沙,宋丹.基于矩陣的Apriori改進(jìn)算法研究[J].微電子學(xué)與計(jì)算機(jī),2012(05):156-160.

    [2]R.Agrawal,T.Imielinski.Mining association rules between sets of items in large databases[A].In Proceedings of 1993 ACM SIGMOD International Conference Management of Data[C].Washington,D.C,May,1993:207-216.

    [3]R.Agrwal,R.Srikant.Fast algorithms for mining association rules in large databases[R].In Research Report RJ 9839,IBM Almaden Research Center,San Jose,Canada,June,1994.

    作者簡介:隆功倫(1983-),男,重慶石柱人,碩士,研究方向:數(shù)據(jù)挖掘。

    作者單位:重慶師范大學(xué) 后勤與公共資源管理處,重慶 401331

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