algoritmo de reglas de asociación a priori

El algoritmo Apriori es un algoritmo de conjunto de elementos frecuentes para reglas de asociación booleanas. Es el algoritmo más influyente para extraer conjuntos de elementos frecuentes de reglas de asociación booleanas.

Utiliza un método iterativo de búsqueda capa por capa para encontrar la relación entre conjuntos de elementos en la base de datos para formar reglas. El proceso consiste en conexión (operaciones similares a matrices) y poda (eliminación de intermediarios innecesarios). resultados). . El concepto de conjunto de elementos en este algoritmo es una colección de elementos. Un conjunto que contiene K elementos es un conjunto de k elementos. La frecuencia de aparición de un conjunto de elementos es el número de transacciones que contienen el conjunto de elementos, lo que se denomina frecuencia del conjunto de elementos. Si un conjunto de elementos satisface el soporte mínimo, se denomina conjunto de elementos frecuentes. El algoritmo Apriori es el primer algoritmo de minería de reglas de asociación y el algoritmo más clásico.

La minería de reglas de asociación es uno de los métodos de investigación más activos en la minería de datos. Fue propuesto por primera vez por Agrawal et al. en 1993. La motivación original fue propuesta para el problema de análisis de la canasta de mercado y su propósito era descubrir las reglas de contacto entre diferentes elementos en la base de datos de transacciones. Estas reglas describen los patrones de comportamiento de compra de los clientes y pueden usarse para guiar a los comerciantes a organizar científicamente las compras, el inventario y el diseño de los estantes. Desde entonces, muchos investigadores han realizado muchas investigaciones sobre la extracción de reglas de asociación.

Aplicación del algoritmo de regla de asociación a priori

El algoritmo a priori se utiliza ampliamente en el análisis de precios del mercado empresarial y de consumo. Puede encontrar rápidamente los precios entre varios productos y las influencias entre ellos. a ellos.

Mediante la extracción de datos, los especialistas en marketing pueden dirigirse a los clientes objetivo y utilizar precios de acciones individuales, información más reciente, actividades de marketing especiales u otros métodos de información especiales para reducir en gran medida los presupuestos publicitarios y aumentar los ingresos. Los grandes almacenes, los supermercados y algunas tiendas minoristas establecidas desde hace mucho tiempo también están realizando minería de datos para predecir los hábitos de gasto de los clientes a lo largo de los años.

El algoritmo Apriori se utiliza en el campo de la seguridad de la red, como la tecnología de detección de intrusiones en la red. En los primeros sistemas informáticos medianos y grandes, la información de auditoría se recopilaba para crear archivos de seguimiento. El propósito de estos seguimientos de auditoría era principalmente para pruebas de rendimiento o facturación, por lo que proporcionaban relativamente poca información útil para la detección de ataques.

Puede descubrir patrones de comportamiento anormales de los usuarios de la red mediante el aprendizaje y la capacitación de patrones. El algoritmo Apriori que utiliza el grado de acción debilita las reglas de resultados de minería del algoritmo Apriori, de modo que el sistema de detección de intrusiones en la red puede descubrir rápidamente el patrón de comportamiento del usuario, bloquear rápidamente al atacante y mejorar el rendimiento de detección del sistema de detección de intrusiones en función de reglas de asociación.

Referencia del contenido anterior: Enciclopedia Baidu-APRIORI