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apriori算法流程
Apriori算法是一种用于频繁项集挖掘的经典算法，它基于两个基本的原理：先验性质和子集性质。算法流程如下：首先，扫描数据库以生成候选1项集和频繁1项集。这一步骤是算法的基础，为后续步骤提供初始数据。接着，从2项集开始循环，通过频繁k-1项集生成频繁k项集。
首先，从数据库的整体交易记录开始（[公式]），计算每个商品的绝对支持度，即其出现次数。例如，***设我们得到的初始列表为{A：3， B：4， C：3， D：4， E：3}。然后，通过设定最小绝对支持度阈值（[公式]），例如3，筛选出频繁项集。
Apriori算法，作为经典的关联规则挖掘算法之一，其核心在于通过迭代方法挖掘出频繁项集和关联规则。它的工作流程是这样的：首先，算***对交易数据库进行多轮扫描，每次找出支持度达到预设阈值的所有项集，这些是其基础。在每次迭代中，它会利用先前发现的频繁项集生成候选集，然后再次评估其频繁程度。
Apriori算法思想主要包括找出频集和生成强关联规则两部分。频集是指出现次数至少与预设最小支持度相等的项集。强关联规则则需满足最小支持度和最小可信度。举例说明，求所有频繁项集，设最小支持度为50%，则支持度*项数=4*0.5=2，即出现次数为2的项集为频繁项集。
apriori关联规则算法
理解关联规则apriori算法：Apriori算法是第一个关联规则挖掘算法，也是最经典的算法，它利用逐层搜索的迭代方法找出数据库中项集的关系，以形成规则，其过程由连接【类矩阵运算】与剪枝【去掉那些没必要的中间结果】组成。
Apriori算法是种挖掘关联规则的频繁项集算法，一种最有影响的挖掘布尔关联规则频繁项集的算法。它利用逐层搜索的迭代方法找出数据库中项集的关系，以形成规则，其过程由连接（类矩阵运算）与剪枝（去掉那些没必要的中间结果）组成。该算法中项集的概念即为项的集合。包含K个项的***为k项集。
Apriori算法的主要思想是找出存在于事物数据集中的最大频繁项集，再利用得到的最大频繁项集与预先设定的最小置信度阈值生成强关联规则。项集是项的***。包含k个项的项集成为k项集。项集的出现频率是所有包含项集的事务计数，又称为绝对支持度或支持度计数。
经典的关联规则挖掘算法包括Apriori算法和FP-growth算法。apriori算法多次扫描交易数据库，每次利用候选频繁集产生频繁集；而FP-growth则利用树形结构，无需产生候选频繁集而是直接得到频繁集，大大减少扫描交易数据库的次数，从而提高了算法的效率，但是apriori的算法扩展性较好，可以用于并行计算等领域。
频繁子图挖掘算法两种经典频繁子图挖掘算法
1、针对子图挖掘，两种常见算法是***M和FSG。***M算法的特点是每次增加一个顶点，而FSG算法则每次添加一条边，两者在扩展子集时***取了不同的策略。另一种流行的算法是FP-growth，其核心在于将频繁子集的数据压缩到FP-tree（频繁模式树）中，这是一种高效的数据结构，用于存储项的关联信息。
2、在模式挖掘领域，根据输入数据类型的不同，可以将频繁子图挖掘算法分为两种主要类别：graph-transaction型：这种类型的算法处理的数据集由众多规模较小的图组成，每个图包含几十到几百个顶点。其计算策略是仅关注候选子图在图***中是否出现，无论在同一个图中出现多少次，都只计数一次。
3、频繁子图挖掘算法的原理相对直观，主要依赖递归计数法来找出所有频繁出现的子图。然而，这种方法在处理大型图集时效率较低，主要问题在于生成候选子图时需要频繁地检查是否存在k-1子图的重复，当图的数量庞大时，这会消耗大量时间。
4、在进行子图比较之前，通常使用节点锚点来获取锚点的n跳邻域信息。这种方法可以看作是GNN思想的应用，即通过计算两个锚点的embedding来判断邻域是否同构，并得到两个锚点的对应关系。图$G_T$的分解过程实际上就是获取每个节点的领域表示。深度越深，模型的成本越高。
5、本方案将频繁子图挖掘分为两阶段：剪枝阶段和精确计算频繁度阶段。剪枝阶段通过计算边的频繁度并根据单调性要求移除不满足支持度的边，节省后续处理时间。精确计算阶段利用近似频繁模式，根据单调性要求计算满足阈值的模式频繁度。流程图展示了这一过程。
6、团队利用频繁子图挖掘算法，结合简化编码方式和图剪枝技术，有效地解决了子图同构问题。通过计算候选模式的MNI支持度，团队确保了频繁模式的准确性。在数据读取和优化阶段，团队优化了编码过程，提高了读取速度。
Apriori(先验)算法
1、Apriori算法***用广度优先搜索策略和树结构，通过长度为k-1的候选项目集生成长度为k的候选项目集，同时去除包含不常见子模式的候选集。依据向下封闭性原理，该过程确保了所有长度为k的频繁项目集的产生。
2、Apriori算法运用广度优先搜索策略和树结构高效计数候选项目集。通过长度为k-1的候选项目集生成长度为k的候选集，再从中剔除包含不常见子模式的候选项。根据向下封闭性引理，这一过程确保了候选项目集中包含所有长度为k的频繁项目集。之后，通过扫描交易数据库确定频繁项目集。
3、Apriori算法是一种基于频繁项集的挖掘算法，在计算机科学以及数据挖掘领域中，先验算法（Apriori Algorithm）是关联规则学习的经典算法之一。其设计目的是为了处理包含交易信息内容的数据，可以用来找出数据集中频繁出现的数据***。
4、Apriori算法是一种用于频繁项集挖掘的经典算法，它基于两个基本的原理：先验性质和子集性质。算法流程如下：首先，扫描数据库以生成候选1项集和频繁1项集。这一步骤是算法的基础，为后续步骤提供初始数据。接着，从2项集开始循环，通过频繁k-1项集生成频繁k项集。
5、在处理大型超市的销售数据时，为了寻找频繁项集和关联规则，经典的Apriori算法是你的有力[_a***_]。该算法的核心思想是逐层搜索，利用“频繁项集的非空子集一定是频繁的”这一先验性质进行筛选。首先，从数据库的整体交易记录开始（[公式]），计算每个商品的绝对支持度，即其出现次数。
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