Алгоритм Apriori

Маркет-баcкет аналіз у Python

Isaiah Hull

Visiting Associate Professor of Finance, BI Norwegian Business School

Підрахунок наборів товарів

$${n \choose k} = \frac{n!}{(n-k)!k!}$$

Кількість товарів	Розмір набору	Комбінації
3461	0	1
3461	1	3461
3461	2	5,987,530
3461	3	6,903,622,090
3461	4	5,968,181,296,805

Підрахунок наборів товарів

$$\sum_{k=0}^{n}{n \choose k} = 2^{n}$$

$n = 3461 \rightarrow 2^{3461}$
$2^{3461}>>10^{82}$
Кількість атомів у Всесвіті: $10^{82}$.

Зменшення кількості наборів

Неможливо розглянути всі набори.
- Неможливо навіть їх перелічити.
Як відкинути набір, не оцінюючи його?
- Можна задати максимальне значення $k$.
Алгоритм Apriori пропонує інший підхід.
- Не вимагає переліку всіх наборів.
- Має розумне правило обрізання.

Принцип Apriori

Принцип Apriori.
- Підмножини частих наборів також часті.
- Зберігайте набори, відомі як часті.
- Відсікайте набори, не відомі як часті.

Candles = нечастий
- -> {Candles, Signs} = нечастий
{Candles, Signs} = нечастий
- -> {Candles, Signs Boxes} = нечастий
{Candles, Signs, Boxes} = нечастий
- -> {Candles, Signs, Boxes, Bags} = нечастий

Реалізація Apriori

# Import Apriori algorithm
from mlxtend.frequent_patterns import apriori

# Load one-hot encoded novelty gifts data
onehot = pd.read_csv('datasets/online_retail_onehot.csv')

# Print header.
print(onehot.head())

    50'S CHRISTMAS GIFT BAG LARGE ...  ZINC WILLIE WINKIE  CANDLE STICK  \
0                           False ...              False   
1                           False ...              False   
2                           False ...              False   
3                           False ...              False   
4                           False ...              False

Реалізація Apriori

# Compute frequent itemsets
frequent_itemsets = apriori(onehot, min_support = 0.0005, 
                            max_len = 4, use_colnames = True)

# Print number of itemsets
print(len(frequent_itemsets))

Реалізація Apriori

# Print itemsets
print(frequent_itemsets.head())

      support                          itemsets
0     0.000752  ( 50'S CHRISTMAS GIFT BAG LARGE)
1     0.001504              ( DOLLY GIRL BEAKER)
...
1500  0.000752  (PING MICROWAVE APRON, FOOD CONTAINER SET 3 LO...
1501  0.000752  (WOOD 2 DRAWER CABINET WHITE FINISH, FOOD CONT...
...

Давайте потренуємось!

Маркет-баcкет аналіз у Python