基于Apriori算法生成候选项集

问题描述

我正在尝试实施 Apriori 算法。为此，我需要从长度为 k 的项集（作为字典 L 给出）生成长度为 k+1 的项集。生成组合时必须遵循先验原则。原理指出：只有当输入 L 中存在其所有子集时，才能生成长度为 k+1 的集合。

我有一个字典，我需要从中生成项集。

我目前的尝试是这样的：

import itertools as it
def generateItemsets(Lk,k):

    comb = sum(Lk.keys(),tuple())
    Ck = set(it.combinations(comb,k))
    return Ck

但是该函数需要很长时间并在错误处中断：IOPub 数据速率超出。

示例 1：

Input (dictionary): {(150,): 2,(160,): 3,(170,(180,): 3}

Output (set): {(150,160),(150,170),180),180)}

更新 1

该数据集包含近 16000 笔交易。它看起来像这样：

[![数据集][1]][1]

独特的项目范围从 0-999

如您所见，该函数将被赋予一个输入 L_k，它应该输出 C_k+1。输入 L_k 是一个像 ({(301,350): 46,(966,970): 612,(310,350): 216,(548,550): 457}) 这样的字典，而输出 C_k+1 应该是一个集合（例如：{ (250,350),(360,370),(380,390),...}

解决方法

我不确定您到底想要什么输入，因为不知何故不清楚您发布的列表如何符合 Apriori 算法的输入定义。
输入应该是一个交易列表、这些交易中的一个项目以及一个数字，该数字表示同一交易中与指定项目一起出现的某些项目的数量。
输出是已与指定商品一起售出所需次数的商品列表。
有几个库可以解决这种问题。用户 null 已经指出了一个很好的方法：https://github.com/tommyod/Efficient-Apriori。还有 Apyori：https://github.com/ymoch/apyori。
这是求解 Apriori 算法的简单尝试。可以复制到文件中，用 Python 执行：

# list of transactions
sales = [
  ('eggs','bacon','soup'),('eggs','apple'),('soup','banana'),]

# generate match dictionary of type {item: {count: {item,...},...}
matches = {
  i: { 
    sum((i in z and j in z) for z in sales): set(
      k for t in sales for k in t
      if i!=k and
      sum((i in z and j in z) for z in sales) == sum((i in z and k in z) for z in sales)
    )
    for t in sales for j in t if i in t and j!=i
  }
  for t in sales for i in t
}

#print ( "match counts: %s\n" % (matches) )

print ( "best match(es) for eggs:",matches['eggs'][len(matches['eggs'])] )
# output: {'bacon'}
print ( "best match(es) for bacon:",matches['bacon'][len(matches['bacon'])] )
# output: {'eggs','soup'}

basket = ('soup','apple','banana') # consumer basket

# calculate a list of best matches for new sales
best = set(sum([ list(matches[i][len(matches[i])]) for i in basket ],[])) - set(basket)

print ( "basket: %s,best matches: %s" % ( basket,best ) )
# output: {'bacon','eggs'}

上面的代码生成一个项目字典，其中包含包含两个项目的交易中某些项目的特定计数列表。对于庞大的交易列表，此字典的生成可能会很慢。但是您不必为每笔新交易都计算这个。相反，我会时不时地每天重新计算匹配次数。
项目名称可以替换为项目索引以解决项目数据集。在这个例子中，字符串比数字更清晰。
一般来说，将慢函数转换为数据集的嵌套字典是加速代码的好主意。慢函数类型：

result = function ( parameter,parameter,... )

可以转成嵌套字典和长时间后重新计算字典的函数：

if time < refresh:
  dictionary = precalc ( )
  refresh = time + rate
...
result = dictionary [ parameter ] [ parameter ] [ ... ]

这个方案当然需要更多的内存。

为了获得可靠的答案，您不应否决帖子，而是提供更大的代码块，可以将其复制到文件中并执行。您还应该提供明确的函数输入值。什么是Lk，什么是k？根据您的问题，我假设以下程序不会输出您发布的错误：

import itertools as it
def generateItemsets(Lk,k):

    comb = sum(Lk.keys(),tuple())
    Ck = set(it.combinations(comb,k))
    return Ck

# input of apriori algorithm should be a list of transactions,wtf is this ?!
Lk = {(150,): 2,(160,): 3,(170,(180,): 3}
missing_input_value = 1234567890

print ( generateItemsets ( Lk,missing_input_value ) )
# output: set()

for i in range(0,999999):
  generateItemsets ( Lk,i )   # does not error out

所以你要么搞砸了你的 Python 版本，要么我误解了你的问题，或者你提供的输入没有涵盖你程序的错误情况。
我建议您使用更大的代码更新您的问题，而不仅仅是没有任何工作输入的三行函数。
当您使用 Jupyter 笔记本时，您得到的错误可能与您的输出数据速率有关。尝试执行 jupyter notebook --NotebookApp.iopub_data_rate_limit=1.0e10 在控制台中，来自这篇文章：How to solve "IOPub data rate exceeded." in Jupyter Notebook
或此视频：https://www.youtube.com/watch?v=B_YlLf6fa5A

apriori market-basket-analysis python

基于Apriori算法生成候选项集

问题描述

解决方法

相关问答