大数据挖掘: FPGrowth初识–进行商品关联规则挖掘

作者：王安琪

简介

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。

关联规则的目的就是在一个数据集中找出项与项之间的关系，适用于在大数量的项集中发现关联共现的项。也被称为购物篮分析 (Market Basket analysis)，因为“购物篮分析”很贴切的表达了适用该算法情景中的一个子集。

购物网站里你买了一个商品，旁边列出一系列买过该商品的人还买的其他商品，并且按置信度高低排序，一般会发现买手机的还会买充电器(买充电器的人不一定会买手机)，买牙刷的还会买牙膏，这大概就是关联规则的用处。

基础环境：

CentOS-6.5

JDK-1.7

spark：spark-1.2.0+cdh5.3.6+379

一、Apriori算法

支持度(Support)：定义为/[supp(X) = /frac{包含X的记录数}{数据集记录总数}= P(X)=/frac{occur(X)}{count(D)}/]

置信度(Confidence)： 定义为/[ conf(X=>Y) = /frac{同时包含X和Y的记录数}{数据集中包含X的记录数}=P(Y|X)=/frac{P(X /cap Y)}{P(X)} = /frac{occur(X /cap Y)}{occur(X)}/]

FP-growth算法是Apriori算法的优化。

二、MLlib实现

spark-1.2.0 版本中Mliib的FPGrowthModel并没有generateAssociationRules(minConfidence)方法。因此要引用高版本的jar包，并在提交任务时指定才行。这是可以实现的。

Ⅰ、获取购买历史数据

下面共选取了6931条购买历史记录，作为关联规则挖掘的数据集。

1、产生源数据

我们可能需要使用类Mysql中的group_concat()来产生源数据。在Hive中的替代方案是concat_ws()。但若要连接的列是非string型，会报以下错误：Argument 2 of function CONCAT_WS must be “string or array”, but “array” was found.。使用以下hiveSQL可以避免此问题：

SELECT concat_ws(‘,’, collect_set(cast(item_id AS String))) AS items FROM ods_angel_useritem tb GROUP BY tb.user_id;

得到item1,item2,item3式数据结构。

数据结构如下所示：

2、构造JavaRDD

JavaRDD<list> transactions = …;

Ⅱ、过滤掉出现频率较低的数据

Java代码：

结果：

/[/frac{208}{6931}=0.03001>0.03/]，6931是交易的订单数量，即数据源总条数。

可见，商品732994正好高于支持率下限。

Ⅲ、过滤掉可信度过低的判断

Java代码：

结果：

1. /(P(733850|733480)=/frac{occur(733850 /cap 733480)}{occur(733480)}=/frac{339}{1051}=0.3225499524262607/)
2. /(P(733480|731246)=/frac{occur(733480 /cap 731246)}{occur(731246)}=/frac{233}{500}=0.466/)
3. /(P(733480|733850)=/frac{occur(733850 /cap 733480)}{occur(733850)}=/frac{339}{878}=0.38610478359908884/)

以上表明，用户在购买商品733480后往往还会购买商品733480，可信度为0.3225499524262607;用户在购买商品731246后往往还会购买商品731246，可信度为0.466;用户在购买商品733850后往往还会购买商品733480，可信度为0.38610478359908884。

三、提交任务

Ⅰ、Spark On Standalone

spark-submit –master spark://node190:7077 –class com.angel.mlib.FPGrowthTest –jars lib/hbase-client-0.98.6-cdh5.3.6.jar,lib/hbase-common-0.98.6-cdh5.3.6.jar,lib/hbase-protocol-0.98.6-cdh5.3.6.jar,lib/hbase-server-0.98.6-cdh5.3.6.jar,lib/htrace-core-2.04.jar,lib/zookeeper.jar,lib/spark-mllib_2.10-1.5.2.jar,lib/spark-core_2.10-1.5.2.jar spark-test-1.0.jarⅡ、Spark On Yarn

II、Spark On Yarn

spark-submit –master yarn-client –class com.angel.mlib.FPGrowthTest –jars lib/hbase-client-0.98.6-cdh5.3.6.jar,lib/hbase-common-0.98.6-cdh5.3.6.jar,lib/hbase-protocol-0.98.6-cdh5.3.6.jar,lib/hbase-server-0.98.6-cdh5.3.6.jar,lib/htrace-core-2.04.jar,lib/zookeeper.jar,lib/spark-mllib_2.10-1.5.2.jar,lib/spark-core_2.10-1.5.2.jar spark-test-1.0.jar

四、FPGrowth算法在现实中的应用调优

在实际情况中，真实的业务数据处处都是噪声。活用数据，设计有业务含义的特征体系，是构造鲁棒模型的基础!

具体的解决办法，我们可以多算法并用，这些将在后续的aitanjupt文章中详述。

五、综上所述

也就是说，“购买了该宝贝的人32%还购买了某某商品”就是使用商品关联规则挖掘实现的;还有一些捆绑销售，例如牙膏和牙刷一起卖，尿布和啤酒放在一起卖。

关联规则挖掘算法不只是能用在商品销售，使用它我们可以挖掘出更多的关联关系，比如我们可以挖掘出，温度、天气、性别等等与心情之间是否有关联关系，这是非常有意义的。

关联规则挖掘算法应用场景非常庞大，遥记多年前做的手机用户关联分析，那时尚未用到关联规则挖掘算法，用的是自己编写的类join算法，现在看起来，关联规则挖掘算法是再适合不过的了。

某一数据挖掘算法可以做某种特定的分析，也可以跨界使用，还可以联合应用，重要的是理解其思想以灵活运用。

幸福是有一颗感恩的心，健康的身体，称心的工作，一位深爱你的人，一帮信赖的朋友!

原文>>>

End.

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