Apriori算法通俗详解_fpgrowth2

20220317

https://blog.csdn.net/a790439710/article/details/103080674
支持度，置信度各指标再理解

条件模式基：在某元素比如y出现的前提下,其所有对应路径父节点构成的树
条件fp数：在某元素比如y出现的前提下,筛选所有对应路径上所有满足最小值支持度的父节点
规则就是筛选出的所有满足父节点和条件节点的随意Cm取n的任意组合？

结果数据，可用于购物车当用户把前项商品加入购物车之后，给其推荐所有的后项
加入20%的同类目？的新品比例，比例可调首先新产品怎么定义推荐什么样策略的新产品
推荐生意参谋里面价格低的商品?

20220312

药店订单和处方不一样，每次订单之间的药应该是比较随机的，应该是比较依赖于库存
而不是药之间的联系

按用户类型对订单分类进行规则抽取的时候，如果定同一套阈值对某些类别会显的过小（跑不出）
反之，有些则显得过大不仅仅是要 A–B这种规则，ABC-D也需要
最后运用的时候按前项groupby 再按后项排序尽量把前项和后项所有的都展示到一起
总的规则条数最好占原本总记录的80%

https://blog.csdn.net/qq_23860475/article/details/90748080
pyspark-fpgrowth

最小支持度
用户或专家定义的衡量支持度的一个阈值，表示项集在统计意义上的最低重要性
一般5%，10%，20%？一对商品同时出现的频次占总购买记录的比率
平均每天客户数的20%，也就是总的 20% 取0.2？

FP-growth算法比Apriori算法快一个数量级，在空间复杂度方面也比Apriori也有数量级级别的优化。但是对于海量数据，FP-growth的时空复杂度仍然很高，可以采用的改进方法包括数据库划分，数据采样等等。

20220307

最小支持度默认最小为2,也就是至少要出现两次

20220215

python fpgrowth只有支持度的筛选

kulc的计算涉及到 P(B|A)和P(A|B)
P(B|A) = P(A,B)/P(A)
P(A|B) = P(A,B)/P(B)
最终牵扯到 count(A)，count(B) 和 count(ab)
因为分子分母两个概率都有共同的分母,所以可以用绝对值代替

不平衡比的计算也是最终牵扯最终牵扯到 count(A)，count(B) 和 count(ab)

最终的评估标准 ###########################
1.kluc不等于0.5的时候且大于0.8的时候规则保留
2.kluc不等于0.5的时候且小于0.8的时候规则舍弃

3.当kluc等于0.5的时候且平衡比等于0的时候可以不要这个规则（舍弃）表明二者关系中性

4.当kluc等于0.5的时候且平衡比不等于0的时候,取支持度大的那个值也就是max( confidence(ab),confidence(ba))中大的那个

最终只剩下 x–>y x–>z 这种至于 x -->y,z 这种就加上看 y–>z 是否成立
对于x的所有结果就按所有结果的confidence大小从高到低排序

kluc和不平衡比结合使用的方法
##############

https://blog.csdn.net/songbinxu/article/details/80411388
https://github.com/SongDark/FPgrowth
FP-growth 算法与Python实现主要参考代码重点

https://www.cnblogs.com/datahunter/p/3903413.html
关联分析：FP-Growth算法
置信度

kulc和IR在支持度筛选过后就可以开始计算了
这两个指标和置信度一起对规则进行筛选
置信度是在频繁项集的基础上进行筛选

20220214

分子是同时出现
分母是每个元素单独出现概率的乘积
可以立即为因为x的出现使得y出现概率的变化的情况
sup(Y)是没有x的影响,conf(XUY)是由于x出现对y出现的影响
一般在数据挖掘中当提升度大于 3 时,我们才承认挖掘出的关联规则是有价值的。
他可以用来评估一个出现提升另外一个出现的程度。

https://mp.weixin.qq.com/s/Iauw1KbCHVX5PiKY_BAaJQ
各指标的计算重点
事务即购买记录,每天的订单购买记录
支持度,置信度,kulc,不平衡的案例计算
支持度是概率,置信度是两个概率的比值并不是绝对值?
分子分母中的分数都去掉分母,结果就是绝对值

https://www.cnblogs.com/fengfenggirl/p/associate_measure.html
各指标的计算
数据挖掘概念与技术
关联规则推荐评估

https://mp.weixin.qq.com/s/1SxQLVXu66tZhOwTenFuDw
各指标的计算重点
提升度计算

20211116

https://blog.csdn.net/baixiangxue/article/details/80335469
FP-growth算法理解和实现

https://blog.csdn.net/weixin_38636668/article/details/90265533
fpgowth流程步骤

条件模式基问题视频

20210906

https://blog.csdn.net/TechFlow/article/details/106116139
fp-growth python代码实现

E:\BiliDown\下载保存目录\哔哩哔哩视频\shangguigu\哔哩哔哩视频\空城计算器\数据挖掘期末必考计算题之FP growth，看这个就过了

1.每一行都去重
2.全部扫描所有元素按频次从高到低排序
3.fp-list 按频次从高到低从左往右排序,且每一行的元素按频次高低的元素顺序排序
4.每一行取出不满足最小支持度的元素
5.在4的基础上画出fp树头结点连接每个元素第一次出现的位置
6. 第一行 K E M O Y 从上往下第一条线
第二行 K E O Y 元素O没有连上之前的M 从开一条线
依次类推
7. 在不同分支上的同种元素虚线连接
8. 按频次倒序排序求出每个元素的条件模式基就是求其各条线上其所有父节点练成的线并包括每个父节点的频次并剔除不满足最小支持度的项目最后条件模式基里面的元素再分别
和项组成频繁二项,三项,… n项集等

9.支持度和置信度的计算同apriori

条件模式基:当前节点之前的所有节点

算法实现：
/**

FPGrowth算法的主要思想：
1. 构造频繁1项集：遍历初始数据集构造频繁1项集，并作为项头表，建立将指向fpTree节点对应元素的引用
1. 构造FPTree：再次遍历初始数据集，对于每一条事务中的元素，根据频繁1项集中元素的顺序排序，
由此建立FPTree，记录每条事务的节点在同一条路径上出再的节点次数;
1. 逆序遍历在步骤1中构造的项头表，根据其提供的引用指针，找出fpTree中由该节点到根节点的路径，
即生成每个频繁元素的条件模式基
4.　根据每个频繁元素对应的条件模式基，生成其对应的条件fpTree，并删除树中节点记数不满足给定的最小支持度的节点
5.　对于每一颗条件fpTree，生成所有的从根节点到叶子节点的路径，由路径中的集合生成其所有非空子集
所有这些非空子集和每一个频繁1项集中的元素共同构成了原始数据集中的频繁集

20210817

频繁k项集不满足要求其k+1项集肯定不满足要求
k+1项集是频繁项集那么其所有的k项集都一定是频繁项集

https://blog.csdn.net/lbweiwan/article/details/82725466
Apriori算法

支持度: 分子为同时出现的计数分母为总的记录条数
置信度分子为同时出现的计数分母为其中一部分出现的总的计算

最后的规则为只需要再重新计算每条规则的置信度就可以了

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