Документ представляет собой лекцию по интеллектуальному анализу данных, посвященную поиску шаблонов и ассоциативных правил в данных. Рассматриваются концепции транзакционной базы данных, ассоциативных правил, их поддержки и достоверности, а также алгоритмы, используемые для поиска часто встречающихся наборов товаров. Включены примеры применения, такие как анализ покупок в супермаркетах для увеличения продаж.

1. Харьковский национальный университет имени В. Н. Каразина
Факультет компьютерных наук
ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫЙ
АНАЛИЗ ДАННЫХ
Data Mining
Подготовил:
доцент каф. искусственного интеллекта и программного обеспечения,
к.ф.-м. н. Гахов Андрей Владимирович
2014/2015 уч. год

2. ЛЕКЦИЯ 5
Поиск шаблонов, ассоциаций и взаимных связей в данных.
Часть 1

3. ПРОБЛЕМАТИКА
• Одним из популярных примеров является задача
анализа шаблонов покупок, совершаемых в
супермаркетах (т.н. анализ рыночной корзины
или market basket analysis).
• В частности, задача заключается в анализе
пользовательских предпочтений путем
поиска ассоциативных связей между различными
товарами в пользовательской корзине.
• Знание таких ассоциативных связей позволяет
совершенствовать стратегии продаж

4. ПРИМЕР
• Предположим, вашей задачей является увеличение продаж
магазина. Анализируя данные покупок клиентов, вы ищете ответы
на вопросы “Какие товары покупаются чаще всего вместе?”
• Например, из анализа ассоциаций в данных покупок ваших
клиентов, вы узнаете, что что множество покупателей принтеров,
одновременно покупают и бумагу.
• В этом случае, можно обязать продавцов при продаже
принтеров предлагать бумагу и (или) разместить бумагу рядом с
принтерами на полках магазина, а можно наоборот разместить
принтеры и бумагу в разных концах торгового зала, заставляя
покупателя пройти мимо других товарных позиций и, возможно,
купить что-то еще.

5. АССОЦИАТИВНЫЕ
ПРАВИЛА

6. • Ассоциативные правила, направленные на поиск взаимосвязей
между товарами, неразрывно связаны с понятием транзакции.
• Транзакция - это множество событий, которые произошли
одновременно.
• Например, разные товары в одном чеке образуют одну
покупку или транзакцию.
• Множество транзакций организуют в операционную базу
данных с которой и проводят работы по анализу данных.
• Транзакционная или операционная база данных
(Transaction database) представляет собой двухмерную таблицу,
которая состоит из идентификатора транзакции (TID) и
перечня товаров, приобретенных во время этой транзакции.

7. АССОЦИАТИВНОЕ ПРАВИЛО
• Рассмотрим транзакционную базу данных D, состоящую из транзакций T,
относящихся к рассматриваемой задаче. Каждая транзакция T
представляет собой некое непустое подмножество набора всех данных I:
T ⊆ I = i1,i2 ,…in { }
• Пусть A некоторые множество данных. Будем говорить, что транзакция
T содержит набор данных A, если
A ⊆ T
• Ассоциативное правило имеет следующий общий вид: "Из события A
следует событие B” или
A⇒ B, A ⊆ I, B ⊆ I, A ≠ ∅, B ≠ ∅, A∩ B = ∅
• В результате такого анализа можно установить правило следующего вида:
"Если в транзакции встретился набор товаров A, тогда в этой же
транзакции должен появиться набор товаров B”

8. ПОДДЕРЖКА И ДОСТОВЕРНОСТЬ
• Основными характеристиками ассоциативного правила являются
поддержка и достоверность правила.
• Поддержка ассоциативного правила (обеспечение набора) - это
вероятность, что транзакция содержит элементы как набора A, так и
набора B (т.е. AUB)
support(A⇒ B) = P(A ∪ B)
• Используя формулы классической вероятности, поддержка может быть
вычислена как:
support(A⇒ B) =
count
A∪B⊆T
(T )
count(T )
• Поддержку принято выражать в процентах, например 10%.

9. ПОДДЕРЖКА И ДОСТОВЕРНОСТЬ
• Достоверность ассоциативного правила - это
вероятность, что транзакция содержит набор B, при условии,
что она содержит набор A (т.е. B|A)
confidence(A⇒ B) = P(B | A)
• Используя формулы условной вероятности, достоверность
может быть вычислена как:
confidence(A⇒ B) = P(A ∪ B)
P(A)
=
count
A∪B⊆T
(T )
count
A⊆T
(T )
• Достоверность также принято выражать в процентах,
например 10%.

10. ПОДДЕРЖКА И ДОСТОВЕРНОСТЬ
• Поддержка характеризует полезность ассоциативного правила, а
достоверность - его определенность.
• При найденных поддержке и достоверности, ассоциативное
правило записывается в виде:
A⇒ B support [ = x%, confidence = y%]
• При изучении ассоциативных правил устанавливается
минимальный порог поддержки (minimum support threshold,
min_sup) и минимальный порог достоверности (minimum
confidence threshold, min_conf).
• Ассоциативное правило называется строгим, если его
поддержка и достоверность удовлетворяют минимальному
порогу поддержки и минимальному порогу достоверности.

11. ПРИМЕР
Рассмотрим следующую транзакционную базу данных:
001 хлеб, молоко
002 хлеб, колбаса, молоко
003 колбаса, хлеб
004 хлеб, молоко, яйца, мука
005 молоко, яйца, мука
006 рыба, яйца, мука
007 хлеб, сыр, молоко
008 молоко, яйца
Необходимо вычислить поддержку и достоверность для
следующего ассоциативного правила: хлеб => молоко
Исходный набор данных имеет вид: I = {хлеб, молоко, колбаса,
яйца, мука, рыба, сыр}, подмножества A = {хлеб}, B = {молоко}
• Общее число транзакций: count(T ) = 8
• Число транзакций c AUB = {хлеб, молоко}: count
A∪B⊆T
(T ) = 4
• Число транзакций c A = {хлеб}: count
A⊆T
(T ) = 5
count
A∪B⊆T
(T )
count(T )
= 4
8
= 0.5 ⇒ support(A⇒ B) = 50%
count
A∪B⊆T
(T )
count
A⊆T
(T )
= 4
6
= 0.67 ⇒ confidence(A⇒ B) = 67%

12. ПОИСК АССОЦИАТИВНЫХ ПРАВИЛ
• Алгоритм поиска ассоциативных правил состоит из таких шагов:
• Поиск всех часто встречающихся наборов (подмножеств), т.е.
таких, которые встречаются не реже, чем в min_sup транзакциях
• Построение строгих ассоциативных правил
• Основная сложность поиска заключается в выборе часто
встречающихся наборов - т.к. для больших баз данных таких наборов
может быть найдено огромное количество, особенно когда min_sup
мало.
• Например, если исходный набор данных состоит из 100 элементов,
тогда количество непустых подмножеств будет равно:
100 + C2
C1
100 +!C100
100 = 2100 −1 ≈1.27 ⋅1030
• Таким образом, даже для такого малого исходного набора данных,
количество проверяемых наборов может быть огромно и необходимы
специальные алгоритмы (например, алгоритм Apriori)

13. ПОСТРОЕНИЕ СТРОГИХ АССОЦИАТИВНЫХ ПРАВИЛ
Как только часто встречающиеся наборы найдены тем или
иным способом, генерация строгих ассоциативных правил не
представляет больших трудностей:
• Для каждого частно встречающегося набора L, построить
всевозможные непустые строгие подмножества S
• Для каждого непустого подмножества S ассоциативное
правило “S => LS” будет строгим, если
confindence(S⇒ L S) =
count
L⊆T
(T )
count
S⊆T
(T )
≥ min_conf
• Уровень поддержки для S автоматически удовлетворяет
минимальному порогу, т.к. S является подмножеством
часто встречающегося набора

14. ПОИСК ЧАСТО ВСТРЕЧАЮЩИХСЯ НАБОРОВ
АЛГОРИТМ APRIORI

15. АЛГОРИТМ APRIORI
• Apriori - это алгоритм поиска часто встречающихся наборов,
предложенный в 1994 сотрудниками IBM Almaden Research Center
• Идея алгоритма заключается в последовательном построении
более длинных часто встречающихся наборов, где для нахождения
наборов Lk+1 длины k+1 используются найденные наборы Lk длины k
• Нахождение каждого Lk требует полного просмотра
транзакционной базы данных для подсчета поддержки, поэтому для
повышения эффективности и сокращения пространства поиска
используется свойство Apriori:
Все непустые подмножества часто встречающегося набора
также являются часто встречающимися наборами

16. АЛГОРИТМ APRIORI
• На начальном этапе строится множество кандидатов С1, состоящее из
каждого элемента исходного набора данных
• Для каждого элемента С1 вычисляется поддержка и удаляются элементы с
поддержкой, меньшей min_sup. Оставшиеся элементы признаются часто
встречающимися наборами длины 1 и образуют L1
• Дальнейшие шаги построения набора Lk+1 с использованием Lk можно
разделить на 2 этапа:
• объединение. На данном этапе генерируется множество кандидатов
Ck+1 путем соединения Lk с самим собой (т.е. построения
всевозможных комбинаций длины k из элементов набора Lk)
• отсечение. Множество Ck+1 является большим, чем Lk поэтому может
содержать как часто встречающиеся, так и прочие элементы. На основе
свойства Apriori проводится удаление кандидатов и оставшиеся
элементы образуют Lk+1

17. ПРИМЕР (MIN_SUP=20%, MIN_CONF=90%)
001 E1, E2, E5
002 E2, E4
003 E2, E3
004 E1, E2, E4
005 E1, E3
006 E2, E3
007 E1, E3
008 E1, E2, E3, E5
009 E1, E2, E3
С1 support
{E1} 66%
{E2} 77%
{E3} 66%
{E4} 22%
{E5} 22%
support ≥ min_sup
min_sup = 20%
support
L1
{E1} 66%
{E2} 77%
{E3} 66%
{E4} 22%
{E5} 22%
С2
{E1, E2}
{E1, E3}
{E1, E4}
{E1, E5}
{E2, E3}
{E2, E4}
{E2, E5}
{E3, E4}
{E3, E5}
{E4, E5}
С2 support
{E1, E2} 44%
{E1, E3} 44%
{E1, E4} 11%
{E1, E5} 22%
{E2, E3} 44%
{E2, E4} 22%
{E2, E5} 22%
{E3, E4} 0%
{E3, E5} 11%
{E4, E5} 0%
support ≥ min_sup
min_sup = 20%
L2 support
{E1, E2} 44%
{E1, E3} 44%
{E1, E5} 22%
{E2, E3} 44%
{E2, E4} 22%
{E2, E5} 22%
С4
{E1, E2, E3}
{E1, E2, E5}
{E1, E3, E5}
{E2, E3, E4}
{E2, E3, E5}
{E2, E4, E5}
L4 support
{E1, E2, E3} 22%
{E1, E2, E5} 22%
support ≥ min_sup
min_sup = 20%
С4 support
{E1, E2, E3} 22%
{E1, E2, E5} 22%
свойство
Apriori

18. ПРИМЕР (MIN_SUP=20%, MIN_CONF=90%)
После нахождения часто встречающихся наборов, перейдем к
построению ассоциативных правил
• Рассмотрим набор {E1, E2, E5}
• Непустые строгие подмножества данного набора:
{E1, E2}, {E1, E5}, {E2, E5}, {E1}, {E2}, {E5}
• Ассоциативные правила для данных подмножеств:
• {E1, E2} => {E5}, confidence = 2/4 = 50%
• {E1, E5} => {E2}, confidence = 2/2 = 100%
• {E2, E5} => {E1}, confidence = 2/2 = 100%
• {E1} => {E2, E5}, confidence = 2/6 = 33%
• {E2} => {E1, E5}, confidence = 2/7 = 29%
• {E5} => {E1, E2}, confidence = 2/2 = 100%
Для требуемого порога min_conf=90% строгими ассоциативными
правилами являются: {E1, E5} => {E2}, {E2, E5} => {E1} и {E5} => {E1, E2}

19. ОБЗОР ДРУГИХ АЛГОРИТМОВ
• Алгоритм AIS (1993). Первый алгоритм поиска ассоциативных правил, c которого
начался интерес к ассоциативным правилам. В алгоритме AIS кандидаты множества
наборов генерируются и подсчитываются "на лету", во время сканирования базы
данных. Неудобство AIS - излишнее генерирование и подсчет слишком многих
кандидатов, которые в результате не оказываются часто встречающимися.
• PARTITION алгоритм (1995) - заключается в сканировании транзакционной базы
данных путем разделения ее на непересекающиеся разделы, каждый из которых
может уместиться в оперативной памяти. На первом шаге в каждом из разделов
при помощи алгоритма Apriori определяются "локальные" часто встречающиеся
наборы данных. На втором подсчитывается поддержка каждого такого набора
относительно всей базы данных. Таким образом, на втором этапе определяется
множество всех потенциально встречающихся наборов данных.
• Алгоритм DIC, Dynamic Itemset Counting (1997). Алгоритм разбивает базу данных
на несколько блоков, каждый из которых отмечается так называемыми
"начальными точками" (start point), и затем циклически сканирует базу данных.

20. ЗАДАНИЯ
001 хлеб, молоко
002 хлеб, колбаса, молоко
003 колбаса, хлеб
004 хлеб, молоко, яйца, мука
005 молоко, яйца, мука
006 рыба, яйца, мука
007 хлеб, сыр, молоко
008 молоко, яйца
• Для приведенной транзакционной базы данных, вычислите поддержку и
достоверность правила: {молоко}=>{яйца, мука}. Как вы считаете, является
ли данное правило полезным?
• Для приведенной транзакционной базы данных проведите вычисления по
алгоритму Apriori и найдите часто встречающийся набор данных
• Предположим, что исходный набор состоит из 100 товаров,
пронумерованных от 1 до 100. Транзакционная база данных состоит из 100
транзакций, причем транзакция k содержит товары, на чьи номера k делится
без остатка (т.е. элемент 1 будет во всех транзакциях, 2 - будет в каждой
четной транзакции, … Например, транзакция 12 будет содержать {1, 2, 3,
4, 6, 12})
• Если min_sup=5%, какие элементы будут часто встречающимися?
• Вычислите поддержку и достоверность правила {5, 7} => {2}
• Вычислите поддержку и достоверность правила {2, 3, 4} =>{5}