上一篇简单介绍了关联规则的基本概念，继续这个部分，这篇来说一些稍微优化的算法，最后以“挖掘”我们的文具系统为例收尾。
上篇的“啤酒尿布”事件中，我们如果要算频繁三项集，使用的是“蛮力法”，即产生C(6,3) ＝20个 所有的三项集，再每个去判断它是不是频繁的。但数据集的项只有6个时，这不算什么，假设有400个时，如果要把全部三项集都算出来，那么要计算C(400,3) = 10586800 个，然后再去查每个是否是频繁的。有没有更快的方法，减少这么大的计算量？
在上一个例子中，我们可以发现，鸡蛋在5个事务中，只出现了一次，而包含了鸡蛋的所有三项集的支持度计数都不会超过1，如果按上一篇，我们要求支持度为0.4，也就是要求在5个事务中，至少出现2次，所以这就意味着“所有包含了鸡蛋的三项集必然不符合要求”。这就意味着，我们可以先计算“频繁1项集”，对于不符合条件的1项集就直接减掉，不再在它的基础上产生3项集了。这样就大大减少了最后产生项集的个数。
这个就是先验原理啦：
如果一个项是，频繁的，则它的所有子集也一定是频繁的。相反，如果一个项集{a,b}是非频繁的，则它的所有超集也一定是非频繁的。
Apriori算法中计算支持度计数，即是基于这个原理进行的剪枝：初始，每个项都被看作候选1项集。对它们的支持度计数后，候选项集的{鸡蛋}被丢弃，因为它的出现少于2个。在下一次迭代，仅使用频繁1项集来产生候选的2项集，因为先验原理保证所有的非频繁1项集的超级都是非频繁的。
再进一步，如何产生频繁3项集？有几种方法，这里只介绍F(k-1) * F1 的方法，它最容易理解。以产生频繁3项集为例，先产生频繁1项集，然后使用F1 * F1 （交叉相乘扩展）的方法产生频繁2项“候选集”，通过这层过滤，得到频繁2项集F2，然后使用F2 * F1的方法来产生频繁3项“候选集”，再过滤产生F3，这样就产生了频繁3项集。这种方法不但每次过滤可以减掉很多不符合条件的分支，而且可以保证产生的频繁3项集是完全的，不会拉掉。因为每一个频繁k项集都是由一个频繁k-1项集和一个频繁1项集组成的。因此，所有产生的频繁k项集是这种方法所产生的候选k项集的一部分。
好，这一步产生了频繁3项集，而上一篇介绍了，产生关联规则要两步，1，产生频繁项集，2，根据置信度条件产生规则。
假设现在产生的频繁3项集是{a,b,c}，那么由它产生的规则可能由pow(2, k) -2 = pow(2, 3) – 2= 6 个，我们可以把这6个都列出来，例如 {a, b} -> c ，然后每个根据上一篇提到的计算置信度的方法判断它的置信度是否符合条件。同样，3个还好，全部列出来也才6个，4个时就是14个，有没有更快的方法？
Apriori的置信度剪枝基于这样的定理：
如果规则 x -> y – x 不满足置信度阈值，则形如 x' -> y – x' 的规则也一定不满足置信度阈值，其中x'是x的子集。
举个例子就明白了，定理永远那么拗口。以 {a, b, c, d｝是个频繁4项集为例，如果{b c d} -> {a} 这条规则具有低置信度（即不符合置信度规定的阈值），（我们暂称{b c d}为前件，{a}为后件），则可以丢弃后件包含a的所有规则，包括{cd}->{ab}，{bd} -> {ac}，{bc} -> {ad} 和 {d} -> {abc}。
明白了吧，基于两种剪枝（支持度剪枝和置信度剪枝）我们大大减少了计算量，得到了最后的规则。
来实践下，接下来这个例子是我们内部的文具订购系统的数据，感谢陈总导数据出来给我～ haha ～
我们的文具订购系统从导出的数据上看，文具类型有将近400种（ps：我们每次订购的时候没有400种啊，可能是一些历史文具添加重复了，jiong～），导出的订购数据是从08年10月到10年10月左右，以每个人一次订购n个文具为一个事务的话，有将近8000个事务。
先算一个，频繁2项集规则，把支持度设置为0.001（因为事务本身就有8000个了，所以0.001相当于要出现8次，置信度设置为0.4）这两个参数调的比较低，主要是为了多产生一些：
Concalate Support
--------------------
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笔记本 透明胶 ==> 0.00101035615054
啫喱笔 钮扣文件袋 ==> 0.00113665066936
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铅笔 笔刨 ==> 0.00202071230109
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啫喱笔 网易logo报事贴 ==> 0.00113665066936
笔记本 啫喱笔 ==> 0.00101035615054
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裁纸刀 啫喱笔 ==> 0.00101035615054
签字笔 拍纸本 ==> 0.00113665066936
签字笔 圆珠笔 ==> 0.001389239707
双头小记号笔 手写标签 ==> 0.00101035615054
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啫喱笔 报事贴 ==> 0.00101035615054
单页文件套 啫喱笔 ==> 0.00101035615054
双头小记号笔 签字笔 ==> 0.00126294518818
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签字笔 封箱胶 ==> 0.001389239707
笔记本 钮扣文件袋 ==> 0.00101035615054
双头小记号笔 拍纸本 ==> 0.00113665066936
啫喱笔 自动铅笔芯 ==> 0.00151553422581
自动铅笔 拍纸本 ==> 0.00101035615054
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笔记本 铅笔 ==> 0.00101035615054
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签字笔 透明胶 ==> 0.00227330133872
笔记本 报事贴 ==> 0.00126294518818
啫喱笔 啫喱笔 ==> 0.00113665066936
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笔记本 笔记本 ==> 0.00113665066936
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剪刀 裁纸刀 ==> 0.00101035615054
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报事贴 啫喱笔 ==> 0.00113665066936
自动铅笔芯 橡皮 ==> 0.00176812326345
回形针 固体胶 ==> 0.00113665066936
啫喱笔 封箱胶 ==> 0.00164182874463
双头小记号笔 剪刀 ==> 0.00151553422581
签字笔 剪刀 ==> 0.00113665066936
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直尺 剪刀 ==> 0.00113665066936
荧光笔 固体胶 ==> 0.00101035615054
透明胶 双面胶 ==> 0.00202071230109
拉链文件袋 钮扣文件袋 ==> 0.00164182874463
笔记本 杂志筐 ==> 0.00101035615054
透明胶 固体胶 ==> 0.00113665066936
签字笔 直尺 ==> 0.00101035615054
Concalate Confidence
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上面有两个部分，第一个部分是计算支持度，第二个部分是计算置信度，因为文具很多是重名的，为了区分，在它们前面加了文具的id，从产生的规则上看，还是能看出来一些有意思的，比如前两个，买了钉书机的用户有74% 的概率去买订书针，而反过来，买了订书针的用户只有56%的概率买钉书机。这也符合我们的习惯：如果第一次买钉书机很有会买订书针，而当我们的订书针用完时，因为我们已经有订书机了，所以可能只需要购买订数针即可。
再post一个频繁3项集规则的，支持度阈值同样为0.001，置信度规则为0.4：
Concalate Support
--------------------
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啫喱笔 网易logo普通便条纸 网易logo报事贴 ==> 0.00113665066936
Concalate Confidence
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43啫喱笔 62剪刀 ==> 42啫喱笔 [Conf:0.47619047619]
42啫喱笔 62剪刀 ==> 43啫喱笔 [Conf:0.588235294118]
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282啫喱笔 356网易logo报事贴 ==> 355网易logo普通便条纸 [Conf:1.0]
282啫喱笔 355网易logo普通便条纸 ==> 356网易logo报事贴 [Conf:0.9]
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43啫喱笔 36自动铅笔 ==> 37自动铅笔芯 [Conf:0.75]
58透明胶 43啫喱笔 ==> 42啫喱笔 [Conf:0.6]
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3笔记本 43啫喱笔 ==> 42啫喱笔 [Conf:0.461538461538]
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41签字笔 43啫喱笔 ==> 42啫喱笔 [Conf:0.418604651163]
41签字笔 42啫喱笔 ==> 43啫喱笔 [Conf:0.5625]
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355网易logo普通便条纸 357网易logo报事贴 ==> 356网易logo报事贴 [Conf:0.888888888889]
355网易logo普通便条纸 356网易logo报事贴 ==> 357网易logo报事贴 [Conf:0.857142857143]
357网易logo报事贴 ==> 355网易logo普通便条纸 356网易logo报事贴 [Conf:0.631578947368]
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355网易logo普通便条纸 ==> 356网易logo报事贴 357网易logo报事贴 [Conf:0.685714285714]
42啫喱笔 37自动铅笔芯 ==> 36自动铅笔 [Conf:0.6875]
42啫喱笔 36自动铅笔 ==> 37自动铅笔芯 [Conf:0.733333333333]
2笔记本 37自动铅笔芯 ==> 36自动铅笔 [Conf:0.916666666667]
2笔记本 36自动铅笔 ==> 37自动铅笔芯 [Conf:0.846153846154]
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40圆珠笔 41签字笔 ==> 42啫喱笔 [Conf:0.421052631579]
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35铅笔 39橡皮 ==> 38笔刨 [Conf:0.533333333333]
35铅笔 38笔刨 ==> 39橡皮 [Conf:0.5]
58透明胶 43啫喱笔 ==> 41签字笔 [Conf:0.4]
41签字笔 58透明胶 ==> 43啫喱笔 [Conf:0.444444444444]
这里同样可以发现有意思的规则，例如第5条，买了自动铅笔和橡皮的，有83%的概率会买自动铅笔芯。
总之利用这些规则，我们可以做些什么呢，当用户选了一个文具时，如果在我们的规则前件中，我们可以实时的把规则后件的文具的推荐给他，猜测他下一步有可能买的文具，这个听起来似乎还不错。_
