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Fast Algorithm for Mining Association Rules* Vortrag im Rahmen des Seminars Neue Ansätze der Künstlichen Intelligenz Prof. Dr. Katharina Morik Lehrstuhl.

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Präsentation zum Thema: "Fast Algorithm for Mining Association Rules* Vortrag im Rahmen des Seminars Neue Ansätze der Künstlichen Intelligenz Prof. Dr. Katharina Morik Lehrstuhl."—  Präsentation transkript:

1 Fast Algorithm for Mining Association Rules* Vortrag im Rahmen des Seminars Neue Ansätze der Künstlichen Intelligenz Prof. Dr. Katharina Morik Lehrstuhl für Künstliche Intelligenz Mike Duhm 28. Mai 2002 * Rakesh Agrawal, Ramakrishnan Srikant, 20 th VLDB Conference Santiago, Chile

2 Fast Algorithmus for Mining Association Rules Mike DuhmSeite 2 Lehrstuhl für Künstliche Intelligenz Gliederung des Vortrages: 1. Einleitung 2. Der APRIORI Algorithmus 3. Fazit 4. Literatur

3 Fast Algorithmus for Mining Association Rules Mike DuhmSeite 2 Lehrstuhl für Künstliche Intelligenz 1. Einleitung Heranführung an den Algorithmus durch Informelle Darstellung des Problembereichs Formalisierung Probleme / Lösungsansätze

4 Fast Algorithmus for Mining Association Rules Mike DuhmSeite 2 Lehrstuhl für Künstliche Intelligenz 1. Einleitung Informelle Darstellung des Problembereiches: Durch die weit verbreitete Barcode Technik können heute riesige Mengen an Verkaufsdaten gesammelt und gespeichert werden, so genannte Warenkorb-Daten. Grosses Interesse im Marketing: Analyse auf immer wieder kehrende Zusammenhänge (->Assoziationen) zwischen gekauften Produkten. Wer Brot und Butter kauft, kauft oft auch Marmelade Bier, Pizza Chips Nutzung der Erkenntnisse zur Aufstellung des Warensortiments, für Werbemaßnahmen, Katalogdesign,...

5 Fast Algorithmus for Mining Association Rules Mike DuhmSeite 2 Lehrstuhl für Künstliche Intelligenz 1. Einleitung Formalisierung I={i 1, i 2,...,i n } (Menge der Items -> Warensortiment) D : Menge der Transaktionen T und T I (-> Warenkörbe) Jede Transaktion bekommt einen eindeutigen Bezeichner TID. Eine Assoziationsregel ist eine Implikation X=>Y, wobei X,Y I, und X Y=.

6 Fast Algorithmus for Mining Association Rules Mike DuhmSeite 2 Lehrstuhl für Künstliche Intelligenz 1. Einleitung Formalisierung (Teil 2) Eine Regel X=>Y hat support s, wenn in s% der Transaktionen aus D X Y auftritt. Einer Regel X=>Y hat confidence c, wenn c% der Transaktionen aus D die X enthalten auch Y enthalten.

7 Fast Algorithmus for Mining Association Rules Mike DuhmSeite 2 Lehrstuhl für Künstliche Intelligenz 1. Einleitung Probleme / Lösungsansätze Warenhaussortimente bestehen aus tausenden von Artikeln. Jede Transaktionen T ist Element der Potenzmenge von I, es gibt also potenziell in der Anzahl der Items viele verschiedene, und darin eine riesige Menge möglicher Assoziationsregeln! Ein Anwender hätte sehr viele Hypothesen aufzustellen. Naives Herangehen an das Problem würde horrende Laufzeiten verursachen

8 Fast Algorithmus for Mining Association Rules Mike DuhmSeite 2 Lehrstuhl für Künstliche Intelligenz 1. Einleitung Probleme / Lösungsansätze Das hier vorgestellte Verfahren kommt ohne Hypothesen aus. Ein Anwender muss nur Daten hineinwerfen und er erhält fertige Assoziationsregeln. support und confidence werden genutzt um wirkliche Regeln herauszufinden. Der Benutzer muss also minsup (minimaler support) und minconf (minimale confidence) festlegen. Typische Werte sind: minsup = 0.01, minconf = Itemsets deren support minsup ist werden im Folgenden häufig genannt. Bottom-Up Vorgehen macht die Laufzeit handhabbar.

9 Fast Algorithmus for Mining Association Rules Mike DuhmSeite 2 Lehrstuhl für Künstliche Intelligenz 1. Einleitung Algorithmisches Vorgehen Einteilung des Problems in zwei Teilprobleme Finden aller häufigen Itemsets Hierfür werden wir die Algorithmen Apriori (und im Weiteren auch AprioriTid und AprioriHybrid) behandeln Benutzung die gefundenen häufigen Itemsets zum Generieren der Assoziationsregeln Hierauf gehe ich nicht weiter ein. Nur soviel: Für alle häufigen Itemsets l und hier wiederum für alle Teilmengen a muss die confidence der Regel (l-a)=>a berechnet und mit minconf verglichen werden.

10 Fast Algorithmus for Mining Association Rules Mike DuhmSeite 2 Lehrstuhl für Künstliche Intelligenz 2. Der Apriori Algorithmus Kapitelaufbau Finden der häufigen Itemsets Struktur des Algorithmus Konventionen und Notation Der eigentliche Algorithmus Subroutinen

11 Fast Algorithmus for Mining Association Rules Mike DuhmSeite 2 Lehrstuhl für Künstliche Intelligenz 2. Der Apriori Algorithmus Finden der häufigen Itemsets Das Besondere des Algorithmus ist die bottom-up-Vorgehensweise: Erst finden der einzelnen Items, welche häufig sind. Daraus Aufbau der zweielementigen Kandidaten Herausschmeissen der Kanditaten, die Teilmengen enthalten, welche nicht häufig sind. Überprüfung der Kandidaten, ob diese wiederum häufig sind an Hand der Datenbasis. Iteratives Vorgehen bis keine neuen häufigen Itemsets mehr gefunden werden können.

12 Fast Algorithmus for Mining Association Rules Mike DuhmSeite 2 Lehrstuhl für Künstliche Intelligenz 2. Der Apriori Algorithmus Finden der häufigen Itemsets Beispiel:

13 Fast Algorithmus for Mining Association Rules Mike DuhmSeite 2 Lehrstuhl für Künstliche Intelligenz 2. Der Apriori Algorithmus Struktur des Algorithmus: Apriori Kandidaten- generierung Überprüfung auf Häufigkeit Zusammenfüh- rung (join) Beschneidung (prune)

14 Fast Algorithmus for Mining Association Rules Mike DuhmSeite 2 Lehrstuhl für Künstliche Intelligenz 2. Der Apriori Algorithmus Konventionen und Notation : Items in einer Transaktion sowie innerhalb der Itemsets sind in lexikographischer Ordnung. Die Datenbank besteht aus Einträgen der Form. Ein k-Itemset ist ein Itemset der Grösse k Gebunden an jedes Itemset ist ein Zählerfeld, welches mit 0 initialisiert wird L k ist eine Menge von häufigen k-Itemsets C k ist eine Menge von k-Kandidaten-Itemsets

15 Fast Algorithmus for Mining Association Rules Mike DuhmSeite 2 Lehrstuhl für Künstliche Intelligenz 2. Der Apriori Algorithmus Endlich - der eigentliche Algorithmus 1. L 1 = {häufige 1-Itemsets}; 2. for ( k=2 ; L k-1 { } ; k++ ) do begin 3. C k = apriori-gen( L k-1 ); // neue Kandidaten werden erzeugt 4. forall Transaktionen t D do begin 5. C t = subset(C k,t) ; // in t enthaltene Kandidaten 6. forall Kandidaten c C t do 7. c.count++; 8. end 9. L k = {c C k I c.count >= minsup} 10. end 11. return : k L k

16 Fast Algorithmus for Mining Association Rules Mike DuhmSeite 2 Lehrstuhl für Künstliche Intelligenz 2. Der Apriori Algorithmus Kandidatengenerierung mit apriori-gen Schritt 1:join Aus je zwei Itemsets aus L k-1 wird ein neuer Kandidat der Größe k. Insert into C k select p.item 1, p.item 2, … p.item k-1, q.item k-1 from L k-1 p, L k-1 q where p.item 1 =q.item 1,….,.item k-2 =q.item k-2 p.item k-1

17 Fast Algorithmus for Mining Association Rules Mike DuhmSeite 2 Lehrstuhl für Künstliche Intelligenz 2. Der Apriori Algorithmus Kandidatengenerierung mit apriori-gen Schritt 2:prune Kandidaten, welche nicht-häufige Subsets enthalten fallen heraus. Hierbei werden nur (k-1)-subsets der Kandidaten betrachtet. forall itemsets c C k do for all (k-1) –subsets of c do if ( s L k-1 ) then delete c form C k

18 Fast Algorithmus for Mining Association Rules Mike DuhmSeite 2 Lehrstuhl für Künstliche Intelligenz 2. Der Apriori Algorithmus Die Subroutine subset Wir speichern unsere Kandidaten aus C k in einem hash-tree. Jeder Knoten ist entweder hash-Tabelle – wenn er innerer Knoten ist – oder Container sonst. Jeder bucket einer hash-table in einem Knoten mit Tiefe d zeigt auf Knoten mit Tiefe d+1. Zum Speichern wird der Baum traversiert, wobei auf Tiefe d die Hashfunktion auf das d-te Item angewendet wird. Alle Knoten starten als Container und werden erst zu hash-Tabellen, wenn sie überfüllt werden

19 Fast Algorithmus for Mining Association Rules Mike DuhmSeite 2 Lehrstuhl für Künstliche Intelligenz 2. Der Apriori Algorithmus Die Subroutine subset (Teil 2) Finden aller Kanditaten, die in Transaktion T vorhanden sind: Der Baum wird von der Wurzel aus traversiert. Wenn an einem Blatt angekommen, wird der passende Kandidat in die Ausgabemenge geworfen Wenn ein innerer Knoten durch Anwendung der Hashfunktion auf Item i erreicht worden ist, wird an diesem die Hashfunktion auf alle folgenden items der Transaktion angewendet. Die Korrektheit folgt aus der Anwendung dieses Verfahrens auf die Wurzel

20 Fast Algorithmus for Mining Association Rules Mike DuhmSeite 2 Lehrstuhl für Künstliche Intelligenz 2. Der Apriori Algorithmus Die Subroutine subset (Teil 3) Beispiel:

21 Fast Algorithmus for Mining Association Rules Mike DuhmSeite 2 Lehrstuhl für Künstliche Intelligenz 2. Der Apriori Algorithmus Modifikation Im Nachfolgenden gehe ich kurz auf folgende Modifizierten Versionen des Algorithmus ein: AprioriTID AprioriHybrid

22 Fast Algorithmus for Mining Association Rules Mike DuhmSeite 2 Lehrstuhl für Künstliche Intelligenz 2. Der Apriori Algorithmus AprioriTID Der gerade vorgestellte Algorithmus hat gegenüber anderen Performance- Vorteile, jedoch muss nach jeder Kandidatengenerierung die Datenbank komplett durchsucht werden. Idee: Speichern der TID an den Kandidaten, die zugehörige Transaktion enthält. Vorteil: Die support-Bestimmung kommt ohne weitere Datenbankdurchläufe aus. Nachteil: Bei niedrigem k-Wert wird viel Speicherplatz benötigt!

23 Fast Algorithmus for Mining Association Rules Mike DuhmSeite 2 Lehrstuhl für Künstliche Intelligenz 2. Der Apriori Algorithmus AprioriTID Die Kombination von Apriori und AprioriTID liefert den AprioriHybrid Algorithmus. Für niedrige k-Werte Nutzung von Apriori Für hohe k-Werte Nutzung von AprioriTID => Stärken beider Algorithmen werden kombiniert.

24 Fast Algorithmus for Mining Association Rules Mike DuhmSeite 2 Lehrstuhl für Künstliche Intelligenz 3. Fazit Pro: Die beide vorgestellten Algorithmen, insbesondere die daraus resultierende Hybrid-Lösung arbeiten im Vergleich zu früheren Ansätzen (AIS, SETM) mit hoher Performanz. Aber: Was ist, wenn man das Sortiment hierarchisch betrachtet? Es kann gezeigt werden, dass nicht nur sinnvolle Regeln geliefert werden: Beispiel: Betrachtung der CENSUS Datenbank 1990 Militärische Aktivität in der Vergangenheit => Kein Dienst in Vietnam liefert confidence von 0.9

25 Fast Algorithmus for Mining Association Rules Mike DuhmSeite 2 Lehrstuhl für Künstliche Intelligenz 3. Fazit Es gibt sicherlich noch einige andere Aspekte, aber Insgesamt haben wir hier eine gut anwendbare Methode kennengelernt, die spätestens auf den zweiten Blick auch verständlich und handhabbar ist.

26 Fast Algorithmus for Mining Association Rules Mike DuhmSeite 2 Lehrstuhl für Künstliche Intelligenz Literatur: 1. R. Agrawal, R. Srikant. Fast Algorithm for Mining Association Rules. In Proc. Of the 20 th VLDB Conference Santaigo, Chile, Kapitel Maschinelles Lernen (und Data Mining) von K. Morik aus G. Görz, J. Schneeberger und C.-R. Rollinger (Hrsg.) Handbuch der KI. Oldenbourg Verlag 3. F. Berzal, I. Blanco, D. Sánchez, M.-A. Vila. A New Framework to Assess Association Rules.

27 Fast Algorithmus for Mining Association Rules Mike DuhmSeite 2 Lehrstuhl für Künstliche Intelligenz Fast Algorithm for Mining Association Rules Vielen Dank für Eure Aufmerksamkeit :-)


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