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トランザクション セットからアソシエーション ルールを生成するために apiori アルゴリズムの実装を使用しており、次のアソシエーション ルールを取得しています。しかし、私はアソシエーション ルール 1->8 を取得します。10 個の製品クラスがあるため、アソシエーション ルールは 0 から始まり 9 まで終了するため、8->1 と仮定できますが、このアルゴリズムを使用すると、8-> のようなものは得られません。 2 または 9->1 であるため、関連付けルールを 2->8 から 8->2 に逆にすることができます。そうでない場合、誰かがより良いapioriアルゴリズムの実装を指摘できますか

0-->5
0-->9
1-->2
1-->4
1-->5
1-->7
1-->8
1-->9
2-->3
2-->4
2-->5
2-->6
2-->7
2-->8
2-->9
3-->4
3-->5
3-->6
3-->7
3-->8
4-->5
4-->6
4-->7
4-->8
4-->9
5-->6
5-->7
5-->8
5-->9
6-->7
6-->8
6-->9
7-->8
7-->9
8-->9
4

3 に答える 3

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ここで私のお気に入りのアプリオリ実装を入手できます：

http://www.borgelt.net/apriori.html

（Christian Borgeltには、他の多くのマイニングアルゴリズムの実装もあります。）

私はこれを定期的に使用して、数百万のエントリを含むデータセットをマイニングしますが、非常に高速です。そして、あなたはそれをあなたが望むことをするように構成することができます（頻繁なアイテムセット対アソシエーションルール）。

于 2011-07-18T06:44:45.113 に答える
0

AprioriのJava バージョンと、頻繁にアイテムセットをマイニングするためのその他のアルゴリズムをダウンロードしたい場合は、私の Web サイトをチェックしてください。

http://www.philippe-fournier-viger.com/spmf/

また、Eclat、FPGrowth、Charm、およびアソシエーション ルール マイニング、頻繁なアイテムセット マイニング、シーケンシャル パターン マイニング、シーケンシャル ルール マイニングに使用できる他の多くのアルゴリズムの実装も提供します。

于 2011-10-22T18:37:15.163 に答える
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もちろん、そう仮定することもできます (1=>9 は 9=>1 に等しい)。項目は基本的に順列ではなく組み合わせです。FPGrowth は Apriori よりもはるかに効率的です

于 2011-07-18T06:35:17.723 に答える