基于apriori算法的旅游线路推荐模型实践分析
apriori算法实例python
apriori算法实例pythonApriori算法是一种经典的关联规则挖掘算法，用于发现数据集中项集之间的关联关系。
该算法主要用于市场篮子分析，可以帮助商家了解顾客的购买习惯和产品之间的关联性。
下面我们来介绍一下Apriori算法的原理和应用。
Apriori算法的核心思想是利用频繁项集的性质，采用逐层搜索的方式来发现频繁项集。
频繁项集是指在数据集中经常出现的项集，通过统计项集出现的频次来判断其是否频繁。
Apriori算法的搜索过程分为两个步骤：生成候选项集和计算支持度。
候选项集是指由上一层频繁项集生成的项集，而支持度则表示项集在数据集中出现的频次。
在Apriori算法的应用中，我们可以通过挖掘频繁项集来发现商品之间的关联关系。
例如，在一个超市的销售数据中，我们可以利用Apriori算法来分析顾客购买的商品之间的关联性。
通过发现频繁项集，我们可以知道哪些商品经常一起被购买，从而可以进行商品搭配或促销策略的制定。
比如，如果我们发现牛奶和面包经常一起被购买，我们可以将它们放在附近的货架上，以方便顾客购买。
除了市场篮子分析，Apriori算法还可以应用于其他领域，如网络流量分析、推荐系统等。
在网络流量分析中，我们可以利用Apriori算法来挖掘用户的访问行为，从而了解用户的兴趣和偏好。
在推荐系统中，我们可以利用Apriori算法来发现用户的购买习惯和商品之间的关联关系，从而为用户提供个性化的推荐。
Apriori算法是一种强大的关联规则挖掘算法，可以帮助我们发现数据集中项集之间的关联关系。
通过挖掘频繁项集，我们可以了解商品之间的关联性，从而制定相应的销售策略。
同时，Apriori算法还可以应用于其他领域，如网络流量分析和推荐系统。
希望本文能够帮助读者更好地理解Apriori算法的原理和应用。
Apriori算法实现基于关联规则的交通路段流量挖掘
Apriori算法实现基于关联规则的交通路段流量挖掘潘晓敏【摘要】时空数据挖掘技术是城市交通出行决策系统的一个重要的数据处理环节,其分析结果也是路网疏导和出行策略的重要决定因素.对著名的Apriori算法加以完善和应用,已成为城市交通出行决策系统中时空数据挖掘的研究热点.以某城市的路段流量为例,利用Apriori算法对路段流量间的时空关联规则进行挖掘.测试结果与实际数据对比,预测结果精度较高.【期刊名称】《上海工程技术大学学报》【年(卷),期】2013(027)003【总页数】6页(P283-288)【关键词】时空数据挖掘;智能交通;Apriori算法【作者】潘晓敏【作者单位】上海工程技术大学科技园发展有限公司,上海200336【正文语种】中文【中图分类】TP3151 面向城市智能交通领域的时空数据挖掘在城市交通出行决策支持系统的数据库内，存储着大量的交通信息和经过预处理后的路网交通拥挤状态信息，在这些信息之间存在一定的时间和空间上的规律.为了实现帮助城市交通管理部门进行宏观上的辅助决策，可以利用地理信息系统（GIS）平台和时空数据挖掘技术，从大量的数据中找到潜在的时空知识，并以丰富多样的图表等表达方式显示其直观结果.因此，时空数据挖掘技术是城市交通出行决策系统的一个重要的数据处理环节，其分析结果也是路网疏导和出行策略的重要决定因素.在交通出行决策系统中，时空数据挖掘［1］承担着重要任务，即利用面向城市交通的智能地理信息系统的分析能力，采用高效的时空数据挖掘方法与技术，为交通出行决策系统提供科学系统的分析，发现符合城市交通数据特点和要求的时空知识，从而提供高效的出行决策支持.面向城市交通领域的时空数据挖掘技术及其应用，能够帮助解决许多十分复杂的实际问题，尤其是在交通出行决策系统对交通信息的处理、交通出行疏导决策的制定和管理等方面有显著的作用.1.1 时空特征化对经过预处理后的数据在时空层次上进行一般的数据挖掘，用以分析城市交通区域或各个路段在某时间段内的交通流量特征，找出交通拥堵的时间分布规律、车辆违章在不同地区或不同等级道路的分布规律等.1.2 时空关联规则挖掘时空关联规则挖掘可以用来发现交通信息之间在时空上的相邻、相连、分布和变化等关联规则，找出影响某时间段内交通流量的因素，分析交通拥堵高峰时期各个路段交通流量数据间的关联，科学动态地分析出行车辆分布，挖掘时空与经济、人文等其他影响因素之间的关系.1.3 时空分类和聚类［1］对城市交通的各个路段按照时间和空间特征进行分类和聚类，并且按照历史交通拥堵数据来定义出行中心路段，用以辅助产生准确的出行疏导决策.1.4 时空预测分析［1］针对交通出行决策系统中的时空属性数据进行挖掘，建立交通流量高峰期的时空数据模型，对未来交通流量进行预测，辅助出行决策的管理.同时模拟未来的出行状况，动态评估提供出行决策的有效性.1.5 时空趋势分析把交通路网单元的属性数据之间的关联规则与时间相联，挖掘出带时间约束的空间序列规则，可分析交通流量的动态变化特征规律，并以此为依据适时调整出行方案，可用于观测中心地段的出行流量、应对交通拥挤持续时间和拥挤消散的分析等问题.2 时空数据挖掘算法2.1 常见的时空数据挖掘方法时空数据挖掘的发展有赖于传统数据挖掘技术的研究和发展，Apriori算法［2］、K－means算法、K最邻近分类算法（K－Nearest Neighbor，KNN）是在传统的数据挖掘算法的基础上改进演化而来的经典的时空数据挖掘算法.基于频繁项集的Apriori算法［3］，最初仅限于事务数据库的布尔型关联规则的挖掘，后来被广泛地应用到关系数据库中［4］.近年来Apriori算法也被用于对时空关联规则的挖掘.K－means算法是数据挖掘技术中基于分裂法的经典聚类算法，因其理论可靠、算法简单、收敛速度快而被广泛应用于科学研究和工业应用.在时空数据挖掘中，时空聚类分析方法也是主要的研究手段之一.K最邻近分类算法是一种非参数分类算法，已经是一种理论上比较成熟的算法，广泛应用于数据挖掘的时空划分和时空模式识别分析.2.2 Apriori算法在数据挖掘过程中应合理地选择适合的算法获取需要的时空知识，在以上3种通用的数据挖掘算法中，Apriori算法是最适合时空关联规则挖掘的.Apriori算法是使用候选项集找出频繁项集的算法，其基本原理是使用逐层搜索的迭代方法，即用k－项集去探索（k＋1）－项集［5］.Apriori算法用频繁项集性质中的先验知识，首先找出频繁1－项集的集合记作L1，用L1找出频繁2－项集的集合L2，再用L2找出L3，如此下去，直到不能找到频繁k－项集为止［4］.每次找Lk就需要扫描一次数据库，这样寻找所有频繁项集可以分成两个过程：1）连接步［4］.为了找出Lk，通过Lk－1与自己连接产生候选k－项集的集合［6］.该候选项集的集合记作Ck.设L1 和L2 为Lk－1中的项集，Li［j］为Li 的第j项，例如L1［k－2］为L1的倒数第二项，执行连接Lk－1⊗Lk－1.其中Lk－1的项集是可连接的，如果它们前k－2个项相同，则Lk－1的L1和L2项集是可连接的.连接L1和L2产生的结果项集为｛L1［1］，L1［2］，…，L1［k－1］，L2［k－1］｝，具体的连接步骤如图1所示.2）剪枝步［4］.Ck 为Lk 的超集，即其成员可以是频繁的，也可以不是频繁的，且包含所有的频繁k－项集.根据Apriori算法的性质：任何非频繁的（k－1）－项集都不能是频繁k－项集的子集［6］.因此，如果一个候选k－项集的（k－1）－子集不在Lk－1中，则该候选集也不可能是频繁的，可以从Ck中删除.然后扫描数据库，确定Ck中每个候选项集的支持度，从而确定Lk.子集的测试可以用所有频繁项集的散列树来快速完成，具体的剪枝步骤如图2所示.3 基于关联规则路段流量关系的挖掘3.1 交通流时空关联规则挖掘在智能交通系统中，为了对流量进行预测，必须对路段流量之间的关系加以挖掘.对路段流量之间关联规则的挖掘，可以发现数据项之间潜在的时空关联关系，并直接影响路段流量预测的结果，从而使交通出行决策系统得出不同的疏导和出行决策.例如某个时空关联规则“如果在T1～T2时间段内高架路X路段的A匝道发生交通事故，则会导致在（T2＋2）～（T3＋3）时间段内高架路Y路段和附近的Z路段都会有异常高的交通流量”，管理者可根据该规则，并利用交通出行决策系统来进行有效的交通排堵.3.2 Apriori算法在路段流量时空关联规则挖掘的应用对经典的关联规则挖掘Apriori算法加以完善和应用，已成为城市交通出行决策系统中时空数据挖掘算法的研究热点.现以某城市的路段流量为例，利用Apriori算法对路段流量间的时空关联规则进行挖掘，主要分两步进行：第一步考虑空间约束，按照空间约束挖掘方法得出其关联规则；第二步考虑时间约束，按照时间约束挖掘方法得出关联规则.路段流量包含了空间属性（如路段1、路段2等），也包含了时间属性（如有效时间段），A～E分别代表了路段流量高低的评级，具体的时空数据见表1.表1 某城市路段流量的时空数据表示Table 1 temporal－spatial data representation of a city’s tra ffic flow事务号项集有效时间段100 A（路段1），C（路段1），D（路段2）［20，70］200 B（路段2），C（路段3），E （路段5）［30，90］300 A（路段4），B（路段2），C（路段3）E（路段4）［45，120］400 B（路段5），E（路段5）［15，50］500 A（路段1），B （路段2），C（路段3）［200，500］将路段流量的空间属性整理后见表2.表2 含有空间约束的路段流量Table 2 Traffic flow with space constraints事务号项集路段100 A 路段1 100 C 路段1 100 D 路段2 200 B 路段2 200 C 路段3 200 E 路段5 300 A 路段4 300 B 路段2 300 C 路段3 300 E 路段4 400 B 路段5 400 E 路段5 500 A 路段1 500 B 路段2 500 C 路段3含有时空约束的Apriori算法的具体过程如图3所示.1）频繁1－项集生成遍历数据库时不但要比较项目是否相同，还要比较项目的空间位置是否相同［5］，得到项目－空间位置对：Set（A）＝｛（A，路段1），（A，路段4）｝，元素对（A，路段1）的支持度为2，（A，路段4）的支持度为1；Set（B）＝｛（B，路段2），（B，路段5）｝，元素对（B，路段2）的支持度为3，（B，路段5）的支持度为1；Set（C）＝｛（C，路段l），（C，路段3）｝，元素对（C，路段1）的支持度为1，（C，路段3）的支持度为3；Set（D）＝｛（D，路段2）｝，元素对（D，路段2）的支持度为1；Set（E）＝｛（E，路段4），（E，路段5）｝，元素对（E，路段4）的支持度为1，（E，路段5）的支持度为2.取支持度不低于2的元素对构成频繁1－项集，则L1＝｛（A，路段l），（B，路段2），（C，路段3），（E，路段5）｝.2）频繁2－项集生成根据 Apriori＿gen生成候选集：Set（AB）＝｛（A，路段1）∩（B，路段2）｝，支持度为0；Set（AC）＝｛（A，路段1）∩（C，路段3｝，支持度为1；Set（BC）＝｛（B，路段2）∩（C，路段3）｝，支持度为3，选取支持度不低于2的频繁2－项集，则L2＝｛（B，路段2）∩（C，路段3）｝.3）加入时间约束推广由于L2只有一项，所以不能再生成L3.加入时间约束并推广后，f＝1.2，可以得到｛B，路段2｝与｛C，路段3｝在3个时间区间内同时发生，即［30，108］，［45，144］和［200，600］.4）归并经过归并后得到［30，144］和［200，600］，而［200，600］的支持度为1，被删去.由于｛B，（路段2，［30，144］）｝与｛C，（路段3，［30，144］）｝的支持度为2，因此可得到关联规则R：｛B，（路段2，［30，90］）｝⇒｛C，（路段3，［45，120］）｝.对路段流量间的时空关联规则进行挖掘时，整个过程都严格遵循含有时空约束的Apriori算法的要求，具体描述如下：3.3 实际预测应用结果本文取某城市7个路段上某工作日16：00～18：00的数据来作预测结果的误差分析，应用以上算法预测15min后的交通流数据，一共取得48个预测样本.本文定义：最佳车流密度（km）：预测样本中车速达到最大值时某路段的车流密度；交通流达到最大值时车流密度（kf）：车速达到自由行驶状态的最大车速的一半时的车流密度；基于前面路段的车流密度，预测样本分为3类：1）交通流密度小于最佳车流密度km，说明这类样本的当前预测路段可以自由行使，受前方的路段行驶车速影响不大（即k≤km）；2）交通流密度在km和kf之间，说明预测路段的前方路段有车速减慢，对当前路段的速度和流量有所影响（即km＜k≤kf）；3）交通流密度大于交通流达到最大值时车流密度kf，说明前方路段流量达到最大，会影响到当前路段的畅通，有堵车趋势（即k＞kf）.48个样本中，6个样本属于k≤km，25个样本属于km＜k≤kf，17个样本属于k ＞kf，经上述基于Apriori的改进算法预测，并与实际车流量数据进行对比，得到标准平均误差数据，如表3所示.表3 预测误差表Table 3 Prediction error车流密度平均绝对误差／（辆·s－1）标准平均－3.36 －6.08 －1.51 km＜k≤kf 4.58 9.17 2.98 k＞kf误差k≤km平均相对误差／%3.44 8.11 2.53从表3可以看出，k≤km情况下的误差相对较小，潜在的因素是因为这时车流密度小，车流处于自由行驶的状态，在短时间隔内受上下游路段的影响较小.km＜k≤kf情况下的误差值最大，这时随着车流密度的增加，预测路段的车流量都受到上游路段车辆的牵制，下游将要行驶到当前路段的车流量也受当前路段的牵制，使被预测流量和输入量之间的关系变得更为复杂；k＞kf情况下的预测误差相对km＜k≤kf时较小，其原因可能因为其样本数比较大，因而有了更多的学习次数来修正预测参数.4 结语本文以某城市路段流量的时空数据为例，将Apriori算法应用于路段流量关联规则的挖掘，并将测试结果与实际数据对比，预测结果精度较高，对路段流量预测以及交通智能系统都具有实用价值.关联规则挖掘Apriori算法已得到越来越多研究者的关注，如对其进行进一步的分析、改进与完善，一定能使之更高效便捷，并更加适合城市交通决策系统的特点.参考文献：［1］刘大有，陈慧灵，齐红，等.时空数据挖掘研究进展［J］.计算机研究与发展，2013，50（2）：225－239.［2］Wolfram S.Theory and Applications of Cellular Aotumata［M］.Singapore：World Scientific，1986.［3］Agrawal R，Imielinski T，Swanmi A N.Mining association rules between sets of items in large database［C］∥Proceedings of the ACM SIGMOD Conference on Management of Data.Washington：ACM Press，1993：207－216.［4］崔贯勋，李梁，王柯柯，等.关联规则挖掘中Apriori算法的研究与改进［J］.计算机应用，2010，30（11）：2952－2955.［5］陆丽娜，陈亚萍，魏恒义，等.挖掘关联规则中Apriori算法的研究［J］.小型微型计算机系统，2000，21（9）：940－943.［6］胡吉明，鲜学丰.挖掘关联规则中Apriori算法的研究与改进［J］.计算机技术与发展，2006，16（4）：99－101.。
Apriori算法实验报告及程序
Apriori算法实验陈说之迟辟智美创作学号：姓名：专业：计算机应用技术教师：计算机学院目录1 Apriori实验1.1 实验布景现在, 数据挖掘作为从数据中获取信息的有效方法, 越来越受到人们的重视.关联规则挖掘首先是用来发现购物篮数据事务中各项之间的有趣联系.从那以后, 关联规则就成为数据挖掘的重要研究方向,它是要找出隐藏在数据间的相互关系.目前关联规则挖掘的研究工作主要包括：Apriori算法的扩展、数量关联规则挖掘、关联规则增量式更新、无须生成候选项目集的关联规则挖掘、最年夜频繁项目集挖掘、约束性关联规则挖掘以及并行及分布关联规则挖掘算法等.关联规则的挖掘问题就是在事务数据库D 中找出具有用户给定的满足一定条件的最小支持度Minsup和最小置信度Minconf的关联规则.1.1.1 国内外研究概况1993年，Agrawal等人首先提出关联规则概念，关联规则挖掘便迅速受到数据挖掘领域专家的广泛关注.迄今关联规则挖掘技术获得了较为深入的发展.Apriori算法是关联规则挖掘经典算法.针对该算法的缺点，许多学者提出了改进算法，主要有基于哈希优化和基于事务压缩等.1.1.2 发展趋势关联规则挖掘作为数据挖掘的重要研究内容之一, 主要研究事务数据库、关系数据库和其他信息存储中的年夜量数据项之间隐藏的、有趣的规律.关联规则挖掘最初仅限于事务数据库的布尔型关联规则, 近年来广泛应用于关系数据库, 因此, 积极开展在关系数据库中挖掘关联规则的相关研究具有重要的意义.近年来,已经有很多基于Apriori算法的改进和优化.研究者还对数据挖掘的理论进行了有益的探索，将概念格和粗拙集应用于关联规则挖掘中，获得了显著的效果.到目前为止，关联规则的挖掘已经取得了令人瞩目的成果，包括：单机环境下的关联规则挖掘算法；多值属性关联规则挖掘；关联规则更新算法；基于约束条件的关联规则挖掘；关联规则并行及分布挖掘算法等.1.2 实验内容与要求1.2.1 实验内容编程实现Apriori算法：要求使用‘a’,‘b’,‘c’,‘d’,‘e’,‘f’,‘g’,‘h’,‘i’,‘j’10个项目随机发生数据记录并存入数据库.从数据库读取记录进行Apriori实验，获得频繁集以及关联规则，实现可视化.并用课堂上PPT的实例测试其正确性.1.2.2 实验要求1、法式结构：包括前台工具和数据库；2、设定项目种类为10个，随机发生事务，生成数据库；3、正确性验证（可用课堂上的例子）；4、算法效率的研究：在支持度固定命据量分歧的时候丈量运行时间；在数据量固定，支持度分歧的时候丈量运行时间；5、注意界面的设计，输入最小支持度和最小可信度，能够输出并显示频繁项目集以及关联规则.1.2.3 实验目的1、加强对Apriori算法的理解；2、熬炼分析问题、解决问题并入手实践的能力.2 Apriori算法分析与实验环境2.1 Apriori算法的描述Apriori算法是一种找频繁项目集的基本算法.其基来源根基理是逐层搜索的迭代：频繁K项Lk 集用于搜索频繁(K+1)项集Lk+1，如此下去，直到不能找到维度更高的频繁项集为止.这种方法依赖连接和剪枝这两步来实现.算法的第一次遍历仅仅计算每个项目的具体值的数量，以确定年夜型l项集.随后的遍历，第k次遍历，包括两个阶段.首先，使用在第(k-1)次遍历中找到的年夜项集Lk-1和发生候选项集Ck.接着扫描数据库，计算Ck中候选的支持度.用Hash树可以有效地确定Ck中包括在一个给定的事务t中的候选.如果某项集满足最小支持度, 则称它为频繁项集.2.2 Apriori算法的步伐步伐如下:1、设定最小支持度s和最小置信度c；2、Apriori算法使用候选项集.首先发生出候选的项的集合,即候选项集,若候选项集的支持度年夜于或即是最小支持度,则该候选项集为频繁项集；3、在Apriori算法的过程中,首先从数据库读入所有的事务,每个项都被看作候选1-项集,得出各项的支持度,再使用频繁1-项集集合来发生候选2-项集集合,因为先验原理保证所有非频繁的1-项集的超集都是非频繁的；4、再扫描数据库,得出候选2-项集集合,再找出频繁2-项集,并利用这些频繁2-项集集合来发生候选3-项集；5、重复扫描数据库,与最小支持度比力,发生更高条理的频繁项集,再从该集合里发生下一级候选项集,直到不再发生新的候选项集为止.2.3 开发环境2.3.1 软件环境(1)编程软件：Jdk开发包+eclipse集成开发环境Eclipse 是一个开放源代码的、基于Java的可扩展开发平台.就其自己而言，它只是一个框架和一组服务，用于通过插件组件构建开发环境.幸运的是，Eclipse 附带了一个标准的插件集，包括Java开发工具（Java Development Kit，JDK）.(2)数据库软件：SQL Server 2008SQL Server 2008 在Microsoft的数据平台上发布，可以组织管理任何数据.可以将结构化、半结构化和非结构化文档的数据直接存储到数据库中.可以对数据进行查询、搜索、同步、陈说和分析之类的把持.数据可以存储在各种设备上，从数据中心最年夜的服务器一直到桌面计算机和移动设备，它都可以控制数据而不用管数据存储在哪里.(3)办公软件：Excel 2010Excel是一款办公软件.它是微软办公套装软件office的重要的组成部份，它是集统计分析、数据处置和辅助决策等功能于一身，现在金融、统计财经、管理等众多领域广泛应用.本实验主要用来为固定命据量改变最小支持数以及固定最小支持数改变数据量两种情况进行时间分析提供可视化图表.2.3.2 硬件环境装有Windows 7 旗舰版电脑.2.4 本章小结本章的内容主要是为了引出本实验的主要算法以及对算法的实现环境做了介绍.3 算法的设计3.1 Apriori图3.1 Apriori实验流程图3.2 主要的数据结构与函数3.2.1 数据结构class Transaction{public int pid;public String itemset;}该类暗示表中的一条记录.class Dao{public ArrayList<Transaction> Query(String sql)}该类用于访问数据库把持.class Kfp{public char kfpstr[]=new char[Apriori.ITEMSIZE];public int index=-1;public int support=0;public boolean isfp=true;}该类代表一个频繁项目.3.2.2 主要的法式Java 中最经常使用的集合类是List 和Map. List 的具体实现包括ArrayList 和Vector，它们是可变年夜小的列表，比力适合构建、存储和把持任何类型对象的元素列表. List 适用于按数值索引访问元素的情形.HashMap：Map接口的经常使用实现类，系统<key,value>当做一个整体进行处置，系统总是根据Hash算法来计算<key,value>的存储位置，这样可以保证能快速存、取 Map的<key,value>对.ArrayList<Transaction> alTransactions：保管表中的所有记录ArrayList<Kfp> alKfpsl：临时存储频繁项目的集合，存储连接后的结果ArrayList<Kfp> SureFpset：保管频繁k项集ArrayList<Kfp> SureFpsetPrio：保管频繁k-1项集ArrayList<String> notFpList：保管一定不是频繁项目的集合，用于剪枝HashMap<String, Integer> KfpSuppor:频繁项目集及其对应的支持数HashMap<String,Double> guanlianguize:关联规则及其置信度3.2.3 连接与剪枝把持对连接把持的两个字符串(长度为k)，它们必需有k-1个相同的字符才华做连接把持.例如:abc和abd可以连接成abcd，abd和bcd可以连接成abcd，而abc和ade就不成以做连接把持.整个连接过程类似归并排序中的归并把持对任一频繁项目集的所有非空子集也必需是频繁的，反之，如果某个候选的非空子集不是频繁的，那么该候选集肯定不是频繁的，将其剪枝.3.3 本章小结本章主要介绍了算法设计的整体流程而且也对主要法式和把持作了简要的说明.4 数据库的设计与数据的来源本实验的数据均存储于数据库中.数据库yuzm中共发生6张表.表test为测试用表，用于法式的正确性验证.还有5张表存储随机发生的实验数据.其中数据库的结构如下图所示.图4.1 数据库结构表test为PPT上的实例，用于正确性验证.数据的item个数为5，其中的九行数据均由SQL语句发生，表的每一行都是一个“0”“1”的字符串，字符串长度即是商品种类，其中“0”暗示该商品不存在，“1”暗示该商品存在.表的全部数据如图4.2.图4.2 表test4.2 实验数据5张表是通过算法随机发生的具有分歧数据量的数据集，假设商品种类为10种，表的每一行都是一个“0”“1”的字符串，字符串长度即是商品种类，其中“0”暗示该商品不存在，“1”暗示该商品存在.其中表data1共随机发生1万行数据，表data2发生5万行数据，表data3发生25万行数据，表data4发生50万行数据，表data5发生75万行数据.部份数据如图4.3.图4.3 实验用表（部份）4.3 本章小结本章主要对数据库的设计与数据来源做出了说明.5 实验结果与性能分析5.1 Apriori实验界面其中可信度可自由设置，默认为0.7.而支持度记为最小支持度与数据量的比例.实验数据可以下拉选择6张表中的任意一张.如下图所示：5.2 实验的正确性验证运行法式，我们选择表test，即可进行正确性验证，实验结果如下图：最终实验结果与ppt的结果相吻合，标明法式编写正确.5.3 实验性能分析为了对本法式的实验进行性能分析，我们分别采纳固定命据量改变最小支持数以及固定最小支持数改变数据量两种情况进行时间分析,其中最小置信度设为0.7不变.设支持度为0.2，最小可信度为0.7.具体实验数据量与执行时间如下：数据量（万行） 1 5 25 50 75时间（秒）图5.3 数据量对性能的影响设实验数据量固定改变最小支持度，具体如下所示：表5.2 最小支持度对性能的影响最小支持度49时间（秒/ 1万）时间（秒/ 5万）时间（秒/ 25万）图5.4 最小支持度对性能的影响由以上实验我们可以看出，实验时间会随着数据量的增年夜而增年夜，而且随着最小支持度的增年夜而减小.而且他们之间的变动类似于某种指数函数的变动趋势.Apriori的时间主要消耗在4个方面：1、利用K频繁集连接发生K+1候选集时，判断连接的条件时比力的次数太多.假设项集个数为m的频繁集合Lk，判断连接条件时比力的时间复杂度为O（K*m2）.而且本实验的m都很年夜；2、对Ck中任意的一个c的k个（k-1）子集是否都在Lk-1中.在平均情况下，对所有候选k项集需要扫描次数为|Ck|*|Lk-1|*k/2；3、为了获得所有的候选频集的支持度，需要扫描N次；4、扫描一次数据库需时间O（k|T|）.|T|为交易数量，k交易长度5.4 本章小结Apriori算法因自身需要屡次扫描数据库，而且经过复杂的连接剪枝把持而发生年夜量候选集以及进行年夜量的模式匹配计算的缺陷，使得其在I/O上的花费时间很多，从而招致算法的效率不是太高.6 总结与体会通过本次实验，让我明白了什么是Apriori算法和数据之间的关联性，Apriori算法是一种最有影响的挖掘布尔关联规则频繁项集的算法，为以后进步学习数据挖掘知识打下了良好的基础.同时我也更加深刻理解了Apriori算法的原理及其实现的内部细节，同时通过实现这一经典的数据挖掘算法，也让我更深刻的体会到数据挖掘对知识发现的重要性，尽管实现了算法，但其中可能还有可以改进的处所，尤其是法式的运行效率方面.Apriori算法实验不单使得我对该算法的理解更加上升了一个条理，同时也使得我更加了解了java编程语言，使用更加驾轻就熟.import java.awt.BorderLayout;import java.awt.Font;import java.awt.GridLayout;import java.awt.Panel;import java.awt.TextArea;import java.awt.TextField;import java.awt.event.ActionEvent;import java.awt.event.ActionListener;import java.util.ArrayList;import java.util.HashMap;import java.util.Iterator;import java.util.Set;import javax.swing.JButton;import javax.swing.JComboBox;import javax.swing.JFrame;import javax.swing.JLabel;import javax.swing.JPanel;import javax.swing.JTextField;import org.omg.CORBA.PUBLIC_MEMBER;public class Apriori extends JFrame implements ActionListener{//////////////////////////////////////////////////////public static int ITEMSIZE=10;public final int FRAMEWIDTH=800;public final int FRAMEHEIGHT=600;///////////////////////////////////////////////////////JPanel up=null;JPanel up_up=null;TextField textFieldName[]=null;JPanel up_down=null;JPanel up_down_left=null;JLabel conflabel=null;JLabel c1=null;JLabel c2=null;JLabel c3=null;JLabel c4=null;JLabel c5=null;JLabel c6=null;JLabel c7=null;JLabel c8=null;JTextField conf=null;JLabel supportlabel=null;JTextField support=null;JPanel up_down_right=null;JComboBox jComboBoxDateSize=null;//下拉框JButton jButtonMine=null;JPanel down=null;TextArea textArea=null;int fpstep=1;int fpindex=0;Dao dao=null;double MinSupport=0.20;double MinConfi=0.70;double DateSize=9.0;ArrayList<Transaction> alTransactions=null;ArrayList<Kfp> alKfps=null;ArrayList<String> notFpList=null;ArrayList<Kfp> SureFpset=null;ArrayList<Kfp> SureFpsetPrio=null;HashMap<String, Integer> KfpSupport=null;ArrayList<String> alsurekfpstr=null;HashMap<String,Double> guanlianguize=null;ArrayList<String> isaddarrStrings=null;int [][]AuxArr=null;public static void main(String[] args){Apriori A=new Apriori();}public Apriori(){JPanel up=new JPanel(new GridLayout(2, 1));JPanel up_up=new JPanel(new GridLayout(1, ITEMSIZE)); //TextField textFieldName[]=new TextField[ITEMSIZE]; //for(int i=0;i<ITEMSIZE;i++)//{//textFieldName[i]=new TextField();//up_up.add(textFieldName[i]);//}c1=new JLabel(" 数");up_up.add(c1);c2=new JLabel(" 据");up_up.add(c2);c3=new JLabel(" 挖");up_up.add(c3);c4=new JLabel(" 掘");up_up.add(c4);c5=new JLabel(" 实");up_up.add(c5);c6=new JLabel(" 验");up_up.add(c6);c7=new JLabel(" --------");up_up.add(c7);c8=new JLabel(" Apriori");up_up.add(c8);up_down=new JPanel(new GridLayout(1, 2));up_down_left=new JPanel(new GridLayout(1, 4));conflabel=new JLabel("可信度：");conf=new JTextField();conf.setText("0.7");supportlabel=new JLabel("支持度：");support=new JTextField();support.setText("0.2");up_down_left.add(conflabel);up_down_left.add(conf);up_down_left.add(supportlabel);up_down_left.add(support);up_down_right=new JPanel(new GridLayout(1, 2)); jComboBoxDateSize=new JComboBox();//下拉框jComboBoxDateSize.addItem("test"); jComboBoxDateSize.addItem("data1"); jComboBoxDateSize.addItem("data2"); jComboBoxDateSize.addItem("data3"); jComboBoxDateSize.addItem("data4"); jComboBoxDateSize.addItem("data5"); jComboBoxDateSize.addActionListener(this);jButtonMine=new JButton("开始挖掘");jButtonMine.addActionListener(this);up_down_right.add(jComboBoxDateSize);up_down_right.add(jButtonMine);up_down.add(up_down_left);up_down.add(up_down_right);up.add(up_up);up.add(up_down);down=new JPanel(new BorderLayout()) ;textArea=new TextArea();//textArea.setFont(new Font(Font.DIALOG,Font.ITALIC , 20)); textArea.setFont(new Font(Font.DIALOG,Font.PLAIN , 20));down.add(textArea);this.setLayout(new BorderLayout());this.setSize(FRAMEWIDTH, FRAMEHEIGHT);this.setLocation(100, 100);this.setSize(this.FRAMEWIDTH, this.FRAMEHEIGHT);this.setDefaultClo搜索引擎优化peration(JFrame.EXIT_ON_CLOSE); this.setTitle("Apriori");//up.setSize(this.FRAMEWIDTH, 100);this.add(up,BorderLayout.NORTH);//down.setLocation(0, 100);//down.setSize(this.FRAMEWIDTH, this.FRAMEHEIGHT-100);this.add(down);this.setVisible(true);}public void InitDate(String table){fpstep=1;AuxArr=new int[ITEMSIZE+1][ITEMSIZE+1];alKfps=new ArrayList<Kfp>();notFpList=new ArrayList<String>();SureFpset=new ArrayList<Kfp>();SureFpsetPrio=new ArrayList<Kfp>();dao=new Dao();KfpSupport=new HashMap<String, Integer>();alsurekfpstr=new ArrayList<String>();guanlianguize=new HashMap<String,Double>();isaddarrStrings=new ArrayList<String>();alTransactions=dao.Query("select * from "+table);this.DateSize=alTransactions.size();}public void ShowkFp(ArrayList<Kfp> SureFpset){int steptemp=fpstep;textArea.append("频繁"+(steptemp)+"项集\r\n");//System.out.println();for(int i=0;i<SureFpset.size();i++){Kfp k=SureFpset.get(i);int tempindex=k.index;String string=String.copyValueOf(k.kfpstr, 0, ++tempindex);int support=KfpSupport.get(string);textArea.append(string+"-----"+support+"-----"+support/DateSize+"\r\n"); //System.out.println(string+"\r\n");}}public void ShowkFp2(HashMap<String,Double> SureFpset){textArea.append("关联规则\r\n");Set<String> keys=(Set<String>) SureFpset.keySet();for(String keyString:keys){textArea.append(keyString+"-----------"+SureFpset.get(keyString)+"\r\n");; }}public void DataMine(){int fpsteptemp=0;if(fpstep == 1){for(int i=0;i<Apriori.ITEMSIZE;i++){Kfp kfp=new Kfp();kfp.kfpstr[++kfp.index]=(char) ('a'+i);kfp.support=0;kfp.isfp=false;alKfps.add(kfp);}DealSupport();SaveNotFpBySupport();SaveSureFp();ShowkFp(alKfps);fpstep++;}while(!alKfps.isEmpty()){alKfps.clear();for (int i = 0; i < SureFpset.size(); i++){Kfp k1 = SureFpset.get(i);for (int j = i + 1; j < SureFpset.size(); j++){Kfp k2 = SureFpset.get(j);Kfp resultKfp = Joint(k1, k2);int tempindex=resultKfp.index;String string=String.copyValueOf(resultKfp.kfpstr, 0, ++tempindex);if(string.charAt(0) == 0)continue;SubSet subSet= new SubSet();ArrayList<String> alStrings=subSet.displaySubSet1(string.toCharArray()); int p=0;for(;p<alStrings.size();p++){String string2=alStrings.get(p);if(notFpList.contains(string2))break;}if(p != alStrings.size())continue;if (!isaddarrStrings.contains(string)) {isaddarrStrings.add(string);alKfps.add(resultKfp);}}}SureFpsetPrio.clear();for(int i=0;i<SureFpset.size();i++)SureFpsetPrio.add(SureFpset.get(i));Guanlianguize();SureFpset.clear();DealSupport();SaveNotFpBySupport();// Cut();if (!alKfps.isEmpty()){SaveSureFp();ShowkFp(SureFpset);}fpstep++;}}public void Guanlianguize(){for(int i=0;i<SureFpsetPrio.size();i++){Kfp k=SureFpsetPrio.get(i);int len = k.index;String string=String.copyValueOf(k.kfpstr, 0, len+1);if(!alsurekfpstr.contains(string))alsurekfpstr.add(string);}SubSet s=new SubSet();for(int i=0;i<alsurekfpstr.size();i++){String kfpstr=alsurekfpstr.get(i);char []kfpchararr=kfpstr.toCharArray();ArrayList<String> aList=s.SubSet3(kfpchararr,kfpstr.length());for(int j=0;j<aList.size();j++){String guizetemp="";String kfpstr1=aList.get(j);char []kfpchararr1=kfpstr1.toCharArray();int indexinkfp=0;int indexinchararr1=0;while(indexinkfp < kfpchararr.length && indexinchararr1 < kfpchararr1.length) {if(kfpchararr1[indexinchararr1] != kfpchararr[indexinkfp]){guizetemp=guizetemp+kfpchararr[indexinkfp];indexinkfp++;}{indexinchararr1++;indexinkfp++;}}while(indexinkfp < kfpchararr.length)guizetemp=guizetemp+kfpchararr[indexinkfp++];double support1=(double)KfpSupport.get(kfpstr);double support2=(double)KfpSupport.get(kfpstr1);if(support1/support2 > MinConfi){String temp=kfpstr1+"-------->"+guizetemp;guanlianguize.put(temp,support1/support2);}}}ShowkFp2(guanlianguize);alsurekfpstr.clear();guanlianguize.clear();}public Kfp Joint(Kfp k1,Kfp k2){Kfp resultKfp=new Kfp();int temp_len=k1.index+1;char temp1[]=new char[temp_len];char temp2[]=new char[temp_len];for(int i=0;i<=k1.index;i++){temp1[i]=k1.kfpstr[i];temp2[i]=k2.kfpstr[i];}SubSet s=new SubSet();ArrayList<String> alStrings1=s.SubSet2(temp1,fpstep);ArrayList<String> alStrings2=s.SubSet2(temp2,fpstep);char result[]=new char[temp_len+1];boolean flag=false;for(int i=0;i<alStrings1.size();i++){String tempstr=alStrings1.get(i);if(alStrings2.contains(tempstr)){int p=0;int q=0;int j=0;while(p != temp1.length && q != temp2.length){if( p != temp1.length && q != temp2.length && temp1[p] > temp2[q]) {result[j++]=temp2[q];}if(p != temp1.length && q != temp2.length && temp1[p] == temp2[q]){result[j++]=temp2[q];q++;p++;}if(p != temp1.length && q != temp2.length && temp1[p] < temp2[q]){result[j++]=temp1[p];p++;}}if(p < temp1.length){while(p!=temp1.length)result[j++]=temp1[p++];}if(q < temp2.length){//System.out.println("fpstep="+fpstep+","+"j="+j+","+"q="+q+","+"temp_len="+temp_l en);while(q!=temp2.length)result[j++]=temp2[q++];}flag=true;}if(flag == true)break;}for(int i=0;i<temp_len+1;i++){resultKfp.kfpstr[++resultKfp.index]=result[i];}return resultKfp;}public void DealSupport(){int len=alTransactions.size();for(int i=0;i<len;i++){Transaction t=alTransactions.get(i);String itemset=t.itemset;int num=0;char []tempchar=new char[ITEMSIZE];for(int i1=0;i1<itemset.length();i1++){。
apriori算法做题实例
apriori算法做题实例Apriori算法是一种用于发现数据集中频繁出现项集的方法。
它基于一种称为“Apriori原则”的假设，该原则认为如果一个项集是频繁的，那么它的所有子集也必须是频繁的。
这种原则允许我们使用底层的子集来快速确定更高层次的频繁项集。
下面以一个简单的实例来说明Apriori算法的应用。
假设我们有一个包含多个交易记录的超市数据集，每条记录包括不同种类的商品。
我们想要找出哪些商品最常一起被购买。
首先，我们需要确定最小支持度阈值，即在数据集中频繁出现项集的最小数量。
我们可以尝试几个不同的阈值，最终选择产生最有用结果的那个。
假设我们选择最小支持度为2，也就是说，项集需要在至少两个交易记录中出现才能被认为是频繁的。
接下来，我们执行第一次扫描数据集，统计每种商品在多少个交易记录中出现。
对于那些出现次数大于等于最小支持度的商品，我们将其作为长度为1的频繁项集。
假设有以下频繁项集：{牛奶}、{面包}、{啤酒}、{尿布}。
接着，我们执行第二次扫描数据集。
针对每个长度为2的项集，我们统计它出现在多少个交易记录中。
对于那些出现次数大于等于最小支持度的项集，我们将其作为长度为2的频繁项集。
假设有以下频繁项集：{牛奶，啤酒}、{牛奶，面包}、{面包，啤酒}、{面包，尿布}、{啤酒，尿布}。
接下来，我们可以继续执行这个过程，找到更长的频繁项集。
最终，我们可得到所有频繁项集，以及它们在多少个交易记录中出现。
最后，我们可以使用这些频繁项集来推断出哪些商品最常一起被购买。
例如，由于{牛奶，啤酒}是一个频繁项集，我们可以推断出有很多人会在一次购物中同时购买牛奶和啤酒。
总之，Apriori算法是一种有效的方法，用于在大型数据集中发现频繁项集。
该算法可以帮助我们理解哪些元素经常一起出现，并且可以用于许多领域，如市场营销、推荐系统等。
APRIORI算法的分析研究
使 得很 多 的专 家 学 者对其 十 分重 视 ，也不 断产 生 很多 改进 的 算 法， 使其 性 能进一 步优化 。
旦 这 些规 则被 生 成 ， 那 么 只有 那 些大 于 用户 给 定 的最小 可信 １ ）扫描 整个事 务数据 库 Ｄ ， 找到 候选 项集 卜 的集 合 Ａ 。
Ａ Ｐ Ｒ Ｉ ＯＲ Ｉ 算法 的分析研究
王 锐 （ 吉 林工 商学院 ， 吉 林 长春
１ ３ ０ １ １ ７ ）
以及对 算 法的优缺 点进 行分析 ， 并介 绍 了 目前 针对 Ａ ｐ ｒ ｉ ｏ ｒ ｉ 摘 要 主要 介绍 Ａ ｐ ｒ ｉ ｏ ｒ ｉ 算法 的基 本 思想和 执行 步骤 ， 算法 的缺 点 所做 的改进 算法 。 关键 词 Ａ Ｐ Ｒ Ｉ Ｏ Ｒ Ｉ 算法 ； 关联规 则 ； 置信度 中图分 类号 ： Ｔ Ｐ ３ ０ １ 文献标 识码 ： Ａ 文 章编 号 ： １ ６ ７ １ — ７ ５ ９ ７（ ２ ０ １ ３ ）２ ２ — ０ ６ ８ — ０ １ 随 着信 息技 术 的不断 发展 ， 人 们 获得 数据 的能 力越来 越强 。 但 是 当大量 的数据 被 收集 而 需要 从中找 到对 人类 有用 的信息 时 ， 我 们 却又 苦 于 没有 使用 的工 具 。 因此 ， 人 们希 望 能 有一 种新 的 技术 或 是工 具 能 自动帮 助我 们 整 理和 分 析 当前 的数 据 ， 发现 当 假 如 事 务数 据 库 Ｄ 有 ２个项 目集 ， 分 别为 项 目集 Ａ和 项 目
３ ）如 果 ＞ － １， 重复步 骤 ４ ）５ ）６ ） 。 ４ ）对 进 行连 接 和剪 枝 操作 ， 生 成候 选 （ Ｋ ＋ １ ）一 项 集 的 集合 Ａ 。 ５ ）根据 最 小 支持 度 ｓ ｕ ｐ ＿ ｍ ｉ ｎ， 从Ａ 中产 生 频繁 （ １ ）一 项集 的集 合 Ｌ 。 ６ ）如果 Ｌ ≠ ， 则Ｋ ＝ Ｋ ＋ Ｉ ， 转 到步骤 ４ ） ， 否则 ， 转到 步骤 ７ ） 。 ７ ）根据最 小置 信度 ｃ ｏ ｎ ｍｉ ｎ， 由频繁 项集 产生强关 联规 则 。 １ ． ３ Ａ ｐ ｒ ｉ Ｏ ｒ ｉ 算 法的分 析 Ａ ｐ ｒ ｉ ｏ ｒ ｉ 算 法 的 优 点 比较 多 ， 算法思想简单 ， 并 且容 易实
基于IPA分析法的旅游目的地满意度研究——以天山天池景区为例
基于IPA分析法的旅游目的地满意度研究派—以天山天池景区为例胡莉莉李翠林(新疆财经大学旅游学院,新疆乌鲁木齐830012)摘要：以天山天池景区为例，运用IPA分析法，构建景区游客满意度评价指标体系，对景区的发展现状进行分析，从而得出以下结论:景区的自然景观风貌和外部交通是游客印象最深也是最满意的要素，而景区价格以及内部交通是游客最关心却不够满意的要素。
基于以上结论，对天山天池景区出现的问题进行分析，并提出改善景区内部交通、降低门票价格、改善景区内部管理环境、加强旅游基础设施建设等建议$关键词：天山天池景区；I PA；满意度中图分类号:F590文献标志码：A文章编号：2095-7211(2020)03-0082-04随着网络信息技术的不断发展，越来越多的游客利用各种在线旅游平台分享自身的旅游经历，网络文本形式正在成为研究领域新的数据来源。
随着体验经济的兴起,游客不再满足于走马观花式的旅游方式,更加注重旅游过程中的自身体验和感受％因此,提升旅游者对旅游目的地的满意度成为促进景区可持续发展的一项重要议题％1文献综述1.1游客满意度国内外研究1978年，国外学者Pizama首次对旅游目的地的游客满意度情况进行了研究,指出游客满意度是游客对旅游目的地的期望和体验感受之间的差异,从而对游客产生的影响［1］%自此之后，国外学者对游客满意度的研究愈发丰富和深入，学者们根据结构方程模型、SERVQUAL模型、模糊综合评价法、IPA分析法等对游客满意度进行测量［2-4］%在国内，关于游客满意度的研究热度不断提高，尤其对游客满意度的实证研究％汪侠、顾朝林(2005)等通过改进国际游客满意度指数模型，构建了旅游景区顾客满意度指数模型［5］%廉同辉、余菜花等(2012)基于模糊综合评价法,构建游客满意度评价体系，对主题公园的游客满意度进行研究⑷。
张欢欢(2016)以鸡公山景区为例，通过问卷调查，采用因子分析法对山地旅游景区的游客满意度进行分析［7］。
基于改进的Apriori算法和遗传算法的数据挖掘模型
基于改进的Apriori算法和遗传算法的数据挖掘模型
李余琪;王小玲
【期刊名称】《计算机与数字工程》
【年(卷),期】2007(35)3
【摘要】针对Apriori算法的局限性,本文在此算法的基础上应用基于划分技术的方法,并结合遗传算法的特点建立一种改进的Apriori算法和遗传算法的关联规则挖掘模型.同时对此模型中遗传算法的早熟问题进行研究,通过模型中的一个应用实例,证明了此模型在关联规则挖掘中是可行的,有效的.
【总页数】3页(P16-18)
【作者】李余琪;王小玲
【作者单位】中南大学信息科学与工程学院,长沙,410083;中南大学信息科学与工程学院,长沙,410083
【正文语种】中文
【中图分类】TP3
【相关文献】
1.基于改进的Apriori算法和遗传算法的股市挖掘模型 [J], 何云峰
2.基于X ML数据挖掘的Apriori算法的研究与改进 [J], 张继荣;王向阳
3.基于改进Apriori算法的入侵检测数据挖掘模型研究 [J], 孙文静;傅涛
4.基于改进Apriori算法的运动员多属性训练数据挖掘模型构建及仿真 [J], 齐娇娇
5.基于改进数据挖掘Apriori算法的软件风险管理分析 [J], 梁祥波;夏子厚
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weka的apriori算法的实验总结及体会
一、前言Weka是一款流行的数据挖掘工具，其内置了多种经典的数据挖掘算法。
其中，Apriori算法是一种用于发现数据集中频繁项集的经典算法。
在本次实验中，我们将对Weka中的Apriori算法进行实验，并总结经验体会。
二、实验准备1. 数据集准备：选择一个符合Apriori算法输入要求的数据集，本次实验选取了一个包含购物篮信息的数据集，用于分析不同商品之间的关联规则。
2. Weka环境准备：确保Weka软件已经安装并能够正常运行。
三、实验步骤1. 数据集加载：我们将选取的数据集导入Weka软件中，确保数据集能够正确显示。
2. 参数设置：在Weka中，Apriori算法有一些参数需要设置，如最小支持度、最小置信度等。
根据实际需求，设置适当的参数。
3. 算法执行：执行Apriori算法，观察结果。
可以得到频繁项集、关联规则等信息。
4. 结果分析：根据算法输出的结果，分析不同项集之间的关联规则，并进行对比和总结。
四、实验结果1. 频繁项集分析：通过Apriori算法的执行，得到了数据集中的频繁项集信息。
可以发现一些商品之间的频繁组合，为进一步的关联规则分析提供了基础。
2. 关联规则分析：根据频繁项集，进一步推导出了一些关联规则。
如果购买了商品A，那么购买商品B的概率较大。
这对于商家进行商品搭配和促销活动有一定的指导作用。
3. 算法性能评估：除了得到具体的关联规则外，还可以对算法的性能进行评估。
包括算法执行时间、内存占用、参数敏感性等方面的评估。
五、实验体会1. 算法优缺点：经过实验，我们发现Apriori算法在处理大规模数据集时存在一定的计算复杂度，需要进行优化才能适应大规模数据挖掘的需求。
但在小规模数据集上，其表现仍然较为理想。
2. 参数选择经验：在实验中，我们也总结出了一些参数选择的经验，如支持度和置信度的合理选择范围，以及对于不同数据集的适应性。
3. 应用前景展望：关联规则挖掘在电商、市场营销等领域有着广泛的应用前景，我们相信在未来的实际工作中，能够将所学到的知识应用到真实的业务场景中。
Apriori算法详解
Apriori算法详解之【一、相关概念和核心步骤】Apriori算法核心步骤感谢红兰整理的PPT，简单易懂,现在将其中精彩之处整理，与大家分享。
一、Apriori算法简介： Apriori算法是一种挖掘关联规则的频繁项集算法,其核心思想是通过候选集生成和情节的向下封闭检测两个阶段来挖掘频繁项集。
Apriori（先验的，推测的）算法应用广泛，可用于消费市场价格分析,猜测顾客的消费习惯；网络安全领域中的入侵检测技术；可用在用于高校管理中，根据挖掘规则可以有效地辅助学校管理部门有针对性的开展贫困助学工作;也可用在移动通信领域中，指导运营商的业务运营和辅助业务提供商的决策制定。
二、挖掘步骤：1。
依据支持度找出所有频繁项集（频度）2.依据置信度产生关联规则（强度)三、基本概念对于A—〉B①支持度：P（A ∩B），既有A又有B的概率②置信度：P（B|A），在A发生的事件中同时发生B的概率p（AB）/P（A) 例如购物篮分析：牛奶⇒面包例子：[支持度：3％，置信度:40%]支持度3％:意味着3％顾客同时购买牛奶和面包置信度40%：意味着购买牛奶的顾客40％也购买面包③如果事件A中包含k个元素，那么称这个事件A为k项集事件A满足最小支持度阈值的事件称为频繁k项集.④同时满足最小支持度阈值和最小置信度阈值的规则称为强规则四、实现步骤Apriori算法是一种最有影响的挖掘布尔关联规则频繁项集的算法Apriori使用一种称作逐层搜索的迭代方法，“K—1项集”用于搜索“K项集”。
首先，找出频繁“1项集"的集合，该集合记作L1.L1用于找频繁“2项集"的集合L2，而L2用于找L3。
如此下去，直到不能找到“K项集".找每个Lk都需要一次数据库扫描.核心思想是：连接步和剪枝步。
连接步是自连接，原则是保证前k-2项相同，并按照字典顺序连接。
剪枝步,是使任一频繁项集的所有非空子集也必须是频繁的。
反之，如果某个候选的非空子集不是频繁的，那么该候选肯定不是频繁的，从而可以将其从CK中删除.简单的讲,1、发现频繁项集，过程为(1)扫描（2）计数（3）比较（4)产生频繁项集（5)连接、剪枝，产生候选项集重复步骤（1）～（5)直到不能发现更大的频集2、产生关联规则，过程为：根据前面提到的置信度的定义,关联规则的产生如下:(1）对于每个频繁项集L，产生L的所有非空子集；(2）对于L的每个非空子集S，如果P（L）/P(S）≧min_conf则输出规则“SàL—S"注：L—S表示在项集L中除去S子集的项集一、Apriori算法伪代码实现：[plain］view plaincopy1.伪代码描述：2.// 找出频繁 1 项集3.L1 =find_frequent_1—itemsets（D);4.For(k=2；Lk-1 ！=null；k++){5.// 产生候选，并剪枝6.Ck =apriori_gen(Lk-1 ）；7.// 扫描 D 进行候选计数8.For each 事务t in D{9.Ct =subset（Ck,t); // 得到t 的子集10.For each 候选 c 属于Ct11.c。
stata apriori算法
一、介绍Stata是一种用于数据分析和统计建模的软件工具，而Apriori算法则是用于关联规则挖掘的一种经典算法。
本文将对Stata中Apriori算法的应用进行介绍，包括算法原理、使用方法和实际案例分析。
二、Apriori算法原理Apriori算法是一种基于频繁项集的挖掘方法，通过寻找频繁项集来发现数据中的关联规则。
其基本原理为先找出频繁项集，再由频繁项集生成关联规则。
算法主要包括三个步骤：1. 扫描数据集，找出频繁1项集；2. 基于频繁1项集，生成候选2项集，并通过扫描数据集找出频繁2项集；3. 重复以上步骤，直到找出所有频繁项集。
三、Stata中的Apriori算法使用方法Stata提供了丰富的数据挖掘和统计分析功能，包括对Apriori算法的支持。
用户可以使用Stata中的命令行或GUI界面进行Apriori算法的应用。
1. 命令行操作在Stata中，用户可以通过命令行输入对应的命令来进行Apriori算法的使用。
使用apriori命令可以指定数据集和参数进行关联规则挖掘，用户可以根据实际情况灵活调整参数以达到更好的挖掘效果。
2. GUI界面操作Stata还提供了直观友好的图形界面，用户可以通过简单的操作来完成Apriori算法的应用。
在Stata的GUI界面中，用户可以直接导入数据集、设置参数、启动算法等，整个操作流程更加直观和便捷。
四、实际案例分析以下通过一个实际的案例来展示Stata中Apriori算法的应用。
假设我们有一个超市的交易数据集，包括每个顾客购物的商品清单。
我们希望利用Apriori算法挖掘出顾客之间的购物关联规则，以便超市做出更精准的商品搭配和促销活动。
1. 数据预处理我们需要将原始交易数据导入Stata，并进行预处理。
预处理包括数据清洗、格式转换等操作，以确保数据的准确性和完整性。
2. Apriori算法应用在数据预处理完成后，我们可以使用Stata中的Apriori算法来进行关联规则挖掘。
Apriori算法实验报告
Apriori算法实验报告一、引言在数据挖掘领域，频繁项集挖掘是一项重要任务。
频繁项集指的是在一组交易记录中经常一起出现的物品集合。
Apriori算法是一种常用的频繁项集挖掘算法，其基本思想是通过迭代的方式逐渐生成和验证候选集合，从而找到频繁项集。
二、实验设计本实验旨在通过实际运用Apriori算法来挖掘某个购物网站的交易数据，从中发现频繁项集和关联规则。
实验数据集包含了一定数量的交易记录，每条记录包含了购买的商品列表。
我们将使用Python语言实现Apriori算法，并采用适当的数据结构和算法优化来提高运行效率。
三、数据预处理在进行频繁项集挖掘之前，我们首先需要对原始数据进行处理。
具体而言，需要将购买的商品列表进行编码，将商品名称映射为整数。
此外，还需要去除交易记录中的重复项，以减少数据的冗余性。
经过数据预处理后，我们得到了处理后的数据集。
四、Apriori算法实现首先，我们需要初始化候选集合。
将每个商品作为项集的初始候选项，并遍历整个数据集得到每个初始候选项的支持度。
根据设定的最小支持度阈值，过滤掉低频项，得到频繁1项集。
接下来，我们使用频繁1项集生成候选2项集。
具体而言，我们对于每个频繁1项集，两两组合，得到候选2项集，并计算其支持度。
同样根据最小支持度阈值，过滤掉低频项，得到频繁2项集。
然后，我们采用逐层迭代的方式生成更高阶的候选项集。
具体而言，我们使用频繁k-1项集生成候选k项集，然后计算其支持度，并过滤掉低频项，得到频繁k项集。
重复迭代，直到无法生成更高阶的候选项集为止。
最后，我们根据频繁项集生成关联规则。
具体而言，对于每个频繁项集，我们生成其所有非空子集，并计算其置信度。
根据设定的最小置信度阈值，过滤掉低置信度的关联规则，得到满足要求的关联规则。
五、实验结果分析经过实验运行，我们得到了购物网站交易数据的频繁项集和关联规则。
我们对实验结果进行分析如下：1. 频繁项集通过观察频繁项集，我们可以发现一些有趣的规律。
基于Apriori和Gri算法的我国网民网络活动关联规则分析
基于Apriori和Gri算法的我国网民网络活动关联规则分析随着网络技术的不断发展和普及，我国网民的网络活动日益频繁，各种网站、应用和社交平台成为他们日常生活中不可或缺的一部分。
在这个过程中，网民们在网络上的行为表现出了一定的规律性，这种规律性可以通过关联规则分析来进行挖掘和分析。
Apriori算法和Gri算法是两种常用的关联规则分析算法，本文将基于这两种算法，对我国网民的网络活动进行关联规则分析，探索网民在网络活动中的行为规律。
一、研究背景二、Apriori算法和Gri算法简介Apriori算法是一种用于挖掘关联规则的经典算法，它通过逐层筛选出频繁项集来发现频繁项集之间的关联规则。
该算法的基本思想是先找出项集中频繁出现的项，再由频繁项集生成更大的候选项集，然后再对候选项集进行支持度计算，进而得到频繁项集。
Apriori算法的优点是简单易懂，适用于大规模数据集的关联规则挖掘。
三、我国网民网络活动数据收集与预处理为了进行我国网民网络活动的关联规则分析，首先需要收集和预处理相关的数据。
我们可以从各种网站、应用和社交平台上采集网民的网络活动数据，包括搜索记录、购物记录、社交互动等信息。
然后针对这些数据进行如去重、缺失值处理、数据清洗等预处理工作，以便后续的关联规则分析。
在收集和预处理了我国网民网络活动数据之后，可以利用Apriori算法对这些数据进行关联规则分析。
首先可以构建频繁项集，找出在网民网络活动中频繁出现的项，比如搜索关键词、购买商品等。
然后通过计算置信度和支持度，找出频繁项集之间的关联规则，了解网民网络活动中的行为规律。
我们可以发现网民在搜索某些关键词后会购买某些商品，或者在社交平台上与某些人互动后会关注某些话题等。
除了Apriori算法，我们还可以使用Gri算法对我国网民网络活动进行关联规则分析。
Gri算法不需要生成候选项集，而是直接从数据中挖掘频繁项集和关联规则，能够更加高效地发现潜在的关联规则。
Apriori算法总结
A p r i o r i算法总结(总8页) --本页仅作为文档封面，使用时请直接删除即可----内页可以根据需求调整合适字体及大小--Apriori ['eɪprɪ'ɔ:rɪ]Apriori算法是一种挖掘关联规则的频繁项集算法，其核心思想是通过候选集生成和情节的向下封闭检测两个阶段来挖掘频繁项集。
而且算法已经被广泛的应用到商业、网络安全等各个领域。
其核心是基于两阶段频集思想的递推算法。
该关联规则在分类上属于单维、单层、布尔关联规则。
在这里，所有支持度大于最小支持度的项集称为频繁项集，简称频集。
经典的关联规则数据挖掘算法Apriori 算法广泛应用于各种领域，通过对数据的关联性进行了分析和挖掘，挖掘出的这些信息在决策制定过程中具有重要的参考价值。
Apriori算法广泛应用于商业中，应用于消费市场价格分析中，它能够很快的求出各种产品之间的价格关系和它们之间的影响。
通过数据挖掘，市场商人可以瞄准目标客户，采用个人股票行市、最新信息、特殊的市场推广活动或其他一些特殊的信息手段，从而极大地减少广告预算和增加收入。
百货商场、超市和一些老字型大小的零售店也在进行数据挖掘，以便猜测这些年来顾客的消费习惯。
Apriori算法应用于网络安全领域，比如网络入侵检测技术中。
早期中大型的电脑系统中都收集审计信息来建立跟踪档，这些审计跟踪的目的多是为了性能测试或计费，因此对攻击检测提供的有用信息比较少。
它通过模式的学习和训练可以发现网络用户的异常行为模式。
采用作用度的Apriori算法削弱了Apriori算法的挖掘结果规则，是网络入侵检测系统可以快速的发现用户的行为模式，能够快速的锁定攻击者，提高了基于关联规则的入侵检测系统的检测性。
Apriori算法应用于高校管理中。
随着高校贫困生人数的不断增加，学校管理部门资助工作难度也越加增大。
针对这一现象，提出一种基于数据挖掘算法的解决方法。
将关联规则的Apriori算法应用到贫困助学体系中，并且针对经典Apriori挖掘算法存在的不足进行改进，先将事务数据库映射为一个布尔矩阵，用一种逐层递增的思想来动态的分配内存进行存储，再利用向量求"与"运算，寻找频繁项集。
关联分析算法实验报告(3篇)
第1篇一、实验背景随着信息技术的飞速发展，大数据时代已经到来。
如何从海量数据中挖掘出有价值的信息，成为了当前研究的热点。
关联分析算法作为一种重要的数据挖掘技术，在商业、医疗、金融等领域有着广泛的应用。
本实验旨在通过实践操作，加深对关联分析算法的理解，并掌握其应用方法。
二、实验目的1. 理解关联分析算法的基本原理和步骤。
2. 掌握Apriori算法和FP-growth算法的实现方法。
3. 能够运用关联分析算法解决实际问题。
三、实验环境1. 操作系统：Windows 102. 编程语言：Python3.83. 数据库：SQLite4. 数据集：Market Basket Data四、实验内容1. Apriori算法Apriori算法是一种经典的关联分析算法，通过迭代搜索频繁项集，进而生成关联规则。
（1）数据预处理首先，我们需要对Market Basket Data进行预处理，包括：- 删除缺失值- 处理异常值- 标准化数据（2）计算频繁项集使用Apriori算法计算频繁项集，设置支持度阈值为0.5，置信度阈值为0.7。
（3）生成关联规则根据频繁项集，生成满足置信度阈值的关联规则。
2. FP-growth算法FP-growth算法是一种高效关联分析算法，通过构建FP树来表示频繁项集。
（1）数据预处理与Apriori算法类似，对Market Basket Data进行预处理。
（2）构建FP树使用FP-growth算法构建FP树，设置支持度阈值为0.5，置信度阈值为0.7。
（3）生成关联规则根据FP树，生成满足置信度阈值的关联规则。
五、实验结果与分析1. Apriori算法通过Apriori算法，我们得到了以下频繁项集和关联规则：- 频繁项集：{牛奶，面包}，支持度：0.7- 关联规则：牛奶→ 面包，置信度：0.82. FP-growth算法通过FP-growth算法，我们得到了以下频繁项集和关联规则：- 频繁项集：{牛奶，面包}，支持度：0.7- 关联规则：牛奶→ 面包，置信度：0.8两种算法得到的频繁项集和关联规则一致，说明FP-growth算法在处理Market Basket Data时具有较高的效率。
AHP层次分析实例
AHP层次分析实例AHP（Analytic Hierarchy Process，层次分析法）是一种用于多准则决策的定量分析方法，可以帮助我们在复杂的决策环境中做出合理的决策。
以下是一个关于选择旅游目的地的AHP层次分析实例。
假设一个人打算选择一个旅游目的地，他关注的几个方面包括：景点的吸引力、交通便利性、费用、旅游设施、餐饮等。
下面是他对这些准则的评分及每个准则之间的相对重要性的比较。
首先，他先对每个准则进行打分，最高分为9分，最低分为1分。
他认为景点的吸引力是最重要的，给予了8分；交通便利性给予了7分；费用给予了6分；旅游设施给予了5分；餐饮给予了4分。
接下来，他需要对每个准则之间进行比较，以确定它们之间的相对重要性。
他用1-9的量表进行比较，其中1表示两个准则之间具有相同的相对重要性，9表示一个准则显著地比另一个准则更重要。
他认为景点的吸引力比交通便利性更重要，他给予了2，即景点的吸引力是交通便利性的2倍重要；景点的吸引力比费用更重要，他给予了6，即景点的吸引力是费用的6倍重要；景点的吸引力比旅游设施更重要，他给予了4，即景点的吸引力是旅游设施的4倍重要；景点的吸引力比餐饮更重要，他给予了8，即景点的吸引力是餐饮的8倍重要。
接下来，他需要计算每个准则的权重，以确定各个准则对决策结果的影响程度。
这里采用AHP的判断矩阵计算方法，将上述打分和比较的结果输入到计算模型中进行计算。
最终得到每个准则的权重，分别是：景点的吸引力0.51，交通便利性0.25，费用0.14，旅游设施0.07，餐饮0.02最后，他将各个准则的权重和对应目的地的打分相乘，得到每个目的地的得分。
他列出了几个他感兴趣的目的地，并对每个目的地进行打分，最高分为9分，最低分为1分。
目的地，景点的吸引力，交通便利性，费用，旅游设施，餐饮----------，-------------，------------，--------，----------，--------目的地A，8，6，7，5，4目的地B，7，8，5，6，3目的地C，6，7，4，5，4目的地D，9，5，6，7，5通过计算，他得到了每个目的地的得分。
基于Apriori和Gri算法的我国网民网络活动关联规则分析
基于Apriori和Gri算法的我国网民网络活动关联规则分析关键词：网络活动;关联规则;Apriori算法;Gri算法引言2022年1月，中国互联网络信息中心（CNNIC）在第39次《中国互联网络发展状况统计报告》中指出，截至2022年12月，中国网民规模达7.31亿，相当于欧洲人口总量，互联网普及率达到53.2%，比全球平均水平高出了3.1个百分点，超过亚洲平均水平7.6个百分点。
从上网时长来看，中国网民的人均周上网时长为26.4小时，网络已深入到我国国民的生活中，网络活动也已成为日常生活中的重要组成部分。
网络活动日益丰富，网络活动间必然存在某些联动关系，并且网民特征与网络活动也存在着某种关联，了解这些关联可以帮助互联网企业在激烈的市场竞争中获得有利地位，可以更好地满足网民的上网需求。
随着信息化时代的发展，网民网络活动引起了国内外学者的关注，对网络数据的挖掘与研究成为了一个热点问题。
Yu等、Li等、Ríos等通过收集在Web日志数据运用关联规则对网民的网络活动进行了分析，发掘网民的用户特征，从而不断完善网站的结构和提高用户的客户体验[1～3]。
Liao等、Najafabadi等通过使用关联规则挖掘来有效地处理海量数据，在关联规则中捕获每个事务的多个购买，从而获取多个购买行为的用户之间的相似的兴趣模式[4～5]。
缪红保等通过对用户网络流量进行协议投影而获得其行为模式和特征[6]。
付关友等基于心理学的角度，用线性回归模型来描述用户浏览行为与关注度之间的相关性[7]。
王实等挖掘Web访问页面之间用户访问的关联度规则，对Web站点的结构进行调整和优化[8]。
高琳琪采用模糊相似度分析用户偏好结构与新闻结构的相似性，建立模型提供个性化新闻推荐服务，进行精细化的市场定位[9]。
国内外学者从不同角度对网民网络活动间问题进行了分析，并将获得规律运用至商业领域。
本文则通过1337份调查问卷，基于关联规则挖掘的Apriori算法以及Gri算法两种算法，进一步探寻网民网络活动之间，以及网民特征与网络活动之间的关联规则模型。
基于Apriori算法的课程内容关联分析及教学策略改进
基于Apriori算法的课程内容关联分析及教学策略改进一、引言1. Apriori算法概述Apriori算法是一种用于发现数据集内频繁模式的算法，它是由R. Agrawal和R. Srikant在1994年提出的。
该算法的核心思想是利用频繁项集的性质来减少搜索空间，从而降低算法的时间复杂度。
在具体的实现过程中，Apriori算法采用逐层搜索的方式，通过生成候选项集、计算支持度、筛选频繁项集等步骤，最终找到频繁模式并生成关联规则。
2. 课程内容关联分析在教学过程中，课程内容之间存在着各种关联关系，了解这些关联关系对于教师设计教学内容、调整教学策略具有重要意义。
通过基于Apriori算法的课程内容关联分析，可以发现课程内容之间的关联规则，帮助教师找到一些有意义的教学模式和方法。
以一个简单的例子来说明，在教学中如果我们发现学生学习了某门课程A，那么他们学习另外一门课程B的概率很高，那么这两门课程之间就存在着较强的关联关系。
通过分析这样的关联规则，可以为教师提供一些指导，比如合理安排教学进度，设计跨学科的教学活动等。
3. 教学策略改进通过分析发现学生在学习某一门课程时，经常需要用到另外一门课程的知识点，那么教师可以考虑将这两门课程的教学内容加强关联，设计一些跨学科的教学活动，以便更好地帮助学生理解和应用知识。
教师还可以根据课程内容关联关系，调整学习资源的分配和使用，合理安排教学进度和测试安排，以提高教学效果和学生学习动力。
三、教学策略改进实践案例在具体的教学实践中，我们可以通过基于Apriori算法的课程内容关联分析，结合课程特点，加以具体操作，来调整教学策略并提升教学效果。
随着信息技术的飞速发展，越来越多的课程开始向线上转移。
我们以一门大学计算机专业的课程为例来进行说明。
1. 数据收集与预处理我们需要收集学生的学习数据，比如学习时间、学习资源点击量、参与讨论区活跃度等。
然后对这些数据进行预处理，去除一些异常值和噪声数据，以保证数据的准确性和可靠性。
基于IPA模型的乡村旅游景区游客满意度分析
基于IPA模型的乡村旅游景区游客满意度分析随着经济的发展和人们生活水平的提高，乡村旅游在我国得到了普遍关注和推广。
作为一种独特的旅游形式，乡村旅游以其独特的自然风光和丰富的人文历史吸引了大量游客。
然而，在游客数量不断增加的同时，其满意度的提升也成为了乡村旅游发展的重要问题。
本文基于IPA模型，对乡村旅游景区游客满意度进行分析。
IPA模型（Importance-Performance Analysis）是一种常用的研究方法，用于分析顾客需求和企业绩效之间的关系。
该模型通过对顾客需求与企业绩效之间的差距进行比较，以确定改进服务的重点和优先级。
本文将运用该模型来分析乡村旅游景区游客满意度的重要需求和表现差距，为提升乡村旅游的质量和服务水平提供参考。
首先，通过对乡村旅游景区游客进行问卷调查和个人访谈，收集游客对景区的需求和对现有服务的评价。
调查结果显示，游客对乡村旅游景区的核心需求主要集中在以下几个方面：自然环境、文化传统、服务质量和旅游设施。
其中，游客对自然环境的需求最为集中，包括清新的空气、美丽的风景和生态保护。
其次，游客对乡村旅游景区文化传统的需求也较高，包括传统村落、民俗文化和地方特色活动。
此外，游客对服务质量和旅游设施的需求也较为重要，包括友好的服务态度、方便的交通和齐全的设施设备。
然后，通过对现有服务的表现进行评估，揭示出了乡村旅游景区在满足游客需求方面的表现差距。
调查结果显示，景区在自然环境和文化传统方面的表现较好，大多数游客对此表示满意。
然而，在服务质量和旅游设施方面存在一定的改进空间。
游客普遍反映，景区的服务质量有待提升，包括人员配备、服务态度和管理机制。
同时，旅游设施方面也存在不足，如设施老化、设备不全等问题。
最后，结合游客需求和现有服务表现，利用IPA模型分析游客满意度的关键需求和表现差距。
通过综合对比游客需求的重要性和表现差距的大小，我们可以得出以下结论：乡村旅游景区应优先改善服务质量和旅游设施，以满足游客对优质服务和舒适体验的需求。
旅游业个性化旅游线路推荐系统建设方案
旅游业个性化旅游线路推荐系统建设方案第一章引言 (2)1.1 研究背景 (2)1.2 研究目的与意义 (2)1.3 系统建设目标 (3)第二章个性化旅游线路推荐系统需求分析 (3)2.1 用户需求分析 (3)2.1.1 用户背景 (3)2.1.2 用户需求 (3)2.2 功能需求分析 (4)2.3 功能需求分析 (4)第三章个性化旅游线路推荐系统设计 (5)3.1 系统架构设计 (5)3.2 模块划分 (5)3.3 系统流程设计 (6)第四章数据库设计与数据挖掘 (6)4.1 数据库设计 (6)4.1.1 数据库概述 (6)4.1.2 数据库表结构设计 (7)4.1.3 数据库表关系设计 (7)4.2 数据挖掘技术 (7)4.2.1 数据挖掘概述 (7)4.2.2 数据挖掘方法 (7)4.3 旅游数据采集与预处理 (8)4.3.1 数据采集 (8)4.3.2 数据预处理 (8)第五章个性化推荐算法研究 (8)5.1 推荐算法概述 (8)5.2 基于内容的推荐算法 (8)5.3 协同过滤推荐算法 (9)5.4 混合推荐算法 (9)第六章系统实现与开发 (9)6.1 开发环境与工具 (9)6.2 系统模块实现 (10)6.3 系统测试与优化 (10)第七章用户界面设计与交互 (11)7.1 界面设计原则 (11)7.2 界面布局与风格 (11)7.2.1 界面布局 (11)7.2.2 界面风格 (12)7.3 交互设计 (12)7.3.1 交互逻辑 (12)7.3.2 交互元素 (12)7.3.3 交互效果 (12)第八章系统安全与稳定性 (13)8.1 系统安全策略 (13)8.1.1 物理安全 (13)8.1.2 数据安全 (13)8.1.3 系统安全 (13)8.2 数据备份与恢复 (13)8.2.1 数据备份 (13)8.2.2 数据恢复 (13)8.3 系统稳定性保障 (14)8.3.1 硬件设施 (14)8.3.2 软件系统 (14)8.3.3 网络环境 (14)8.3.4 系统监控与报警 (14)第九章系统运行维护与升级 (14)9.1 系统运行维护 (14)9.1.1 维护目标 (14)9.1.2 维护内容 (15)9.2 系统升级策略 (15)9.2.1 升级目标 (15)9.2.2 升级策略 (15)9.3 用户反馈与改进 (15)9.3.1 用户反馈收集 (16)9.3.2 反馈处理与改进 (16)第十章项目总结与展望 (16)10.1 项目成果总结 (16)10.2 项目不足与改进 (16)10.3 未来发展方向与展望 (17)第一章引言1.1 研究背景社会经济的发展和人民生活水平的提高，旅游业已成为我国国民经济的重要支柱产业之一。
基于apriori算法的旅游线路推荐模型实践分析
基于apriori算法的旅游线路推荐模型实践分析作者：曾令伟王冬吴蒋来源：《电脑知识与技术》2013年第08期摘要：该文的旅游线路推荐系统模型，核心推荐模块主要采用的是关联规则apriori算法，文中分析了该系统建立的平台，然后通过模拟数据验证该系统的实践意义。
关键词：旅游线路；推荐模型；Apriori算法；实践中图分类号：TP311 文献标识码：A 文章编号：1009-3044（2013）08-1906-021 概述本文的旅游线路推荐系统采用的是关联规则apriori算法，主要研究旅游线路的景点推荐，根据文献[3]设计的系统框架，推荐模块采用了关联规则相关技术来实现。
由于该系统处在实验室阶段，并没有投入实际应用，所以在使用数据方面只能采用模拟数据来完成。
2 开发环境及应用技术简介它以拥有“语法高亮”，IntelliSense（自动编译功能）以及高级除错功能而著称。
比如，它允许用户进行远程调试，单步执行等。
还有允许用户在调试期间重新编译被修改的代码，而不必重新启动正在调试的程序。
其编译及建置系统以预编译头文件、最小重建功能及累加连结著称。
这些特征明显缩短程式编辑、编译及连结的时间花费，在大型软件计划上尤其显著[1]。
2） Microsoft Office AccessMS ACCESS以它自己的格式将数据存储在基于Access Jet的数据库引擎里。
它还可以直接导入或者链接数据。
软件开发人员和数据架构师可以使用Microsoft Access开发应用软件，“高级用户”可以使用它来构建软件应用程序。
和其他办公应用程序一样，ACCESS支持Visual Basic宏语言，它是一个面向对象的编程语言，可以引用各种对象 [2]。
3）数据挖掘技术系统采用文献[3]介绍的数据挖掘技术中的关联规则算法Apriori 经典算法，来实现旅游线路推荐系统。
3 系统的实现2）推荐系统界面4 系统实践分析1）推荐的结果为I1、I2、I3也即南山、西岛和亚龙湾。
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基于apriori算法的旅游线路推荐模型实践分析
摘要：该文的旅游线路推荐系统模型，核心推荐模块主要采用的是关联规则apriori算法，文中分析了该系统建立的平台，然后通过模拟数据验证该系统的实践意义。
关键词：旅游线路；推荐模型；apriori算法；实践
中图分类号：tp311 文献标识码：a 文章编号：1009-3044（2013）08-1906-02
1 概述
本文的旅游线路推荐系统采用的是关联规则apriori算法，主要研究旅游线路的景点推荐，根据文献[3]设计的系统框架，推荐模块采用了关联规则相关技术来实现。
由于该系统处在实验室阶段，并没有投入实际应用，所以在使用数据方面只能采用模拟数据来完成。
2 开发环境及应用技术简介
它以拥有“语法高亮”，intellisense（自动编译功能）以及高级除错功能而著称。
比如，它允许用户进行远程调试，单步执行等。
还有允许用户在调试期间重新编译被修改的代码，而不必重新启动正在调试的程序。
其编译及建置系统以预编译头文件、最小重建功能及累加连结著称。
这些特征明显缩短程式编辑、编译及连结的时间花费，在大型软件计划上尤其显著[1]。
2） microsoft office access
ms access以它自己的格式将数据存储在基于access jet的数据
库引擎里。
它还可以直接导入或者链接数据。
软件开发人员和数据架构师可以使用microsoft access开发应用软件，“高级用户”可以使用它来构建软件应用程序。
和其他办公应用程序一样，access 支持visual basic宏语言，它是一个面向对象的编程语言，可以引用各种对象 [2]。
3）数据挖掘技术系统采用文献[3]介绍的数据挖掘技术中的关联规则算法apriori 经典算法，来实现旅游线路推荐系统。
3 系统的实现
2）推荐系统界面
4 系统实践分析
1）推荐的结果为i1、i2、i3也即南山、西岛和亚龙湾。
这些景点都是收到游客大力青睐的地点，推荐景点的结果和现实游客的需求符合度较高，说明该系统的科学性、合理性较强。
2）在实践运用中，数据库内容的产生是取自电子商务网站的交易事务数据，然后，以这些数据为基础，使用上述的数据挖掘技术，产生频繁项集，然后挖掘出知识来，最后转换成推荐线路推荐给用户[6]。
在这个过程中存在一些问题如下：
①从电子商务网站产生的数据十分繁杂，过于庞大，在数据处理中将会产生大量的频繁项集。
②选择的最小支持度要求要低，这势必使得计算机计算时间过长。
选择较低的最小支持度原因在于客户的使用范围也很大，造成网站数据量太大，客户同时被推荐的几率就很少，这样，挖掘频繁
项集只能选择较低的支持度。
③推荐出的线路可能存在偏差。
数据挖掘出的知识也即推荐线路的产生是满足最小支持度和最小置信度规则的前提下产生的，这些知识未必都十分准确，可能存在少许错误，这对用户在使用过程中，置信度和忠诚度是一个不小的考验。
4.3系统应用的实际意义
本研究完成了一个简单的应用模型，虽然距离实践应用还有较大距离，但还是具备一定的实际意义。
1）对于各大旅行社而言，可以根据挖掘的推荐路线，进行风景区线路规划，推出合理的行程安排，从而提高经济效益。
2）对于用户（旅游者）而言，无需经过大量的比较，繁琐的咨询来获得合理、经济的旅游行程。
通过使用系统，用户就可以很轻松得到满意的推荐安排，节省了大量的时间和精力。
参考文献：
[1] http：///view/2070966.htm？
fromid=100377#ref_[1]_2070966.
[2] http：///view/1162845.htm？
fromid=868282.
[3] 曾令伟.apriori算法在旅游线路推荐系统中的应用[j].电
脑知识与技术，2013.
[4] 陈京民. 数据仓库与数据挖掘技术[m] .北京：电子工业出版社， 2007.
[5] 佟强，周园春，阎保平.关联规则挖掘算法[j] .微电子学与计算机， 2005（ 6）.
[6] 李绪成，王保保.挖掘关联规则中apriori算法的一种改进[j].计算机工程， 2010（7）.。