Apriori算法实现

import java.util.HashMap;
import java.util.HashSet;
import java.util.Iterator;
import java.util.Map;
import java.util.Set;
import java.util.TreeMap;
public class Apriori {
private Map<Integer, Set<String>> txDatabase; // 事务数据库
private Float minSup; // 最小支持度
private Float minConf; // 最小置信度
private Integer txDatabaseCount; // 事务数据库中的事务数

private Map<Integer, Set<Set<String>>> freqItemSet; // 频繁项集集合
private Map<Set<String>, Set<Set<String>>> assiciationRules; // 频繁关联规则集合

public Apriori(
Map<Integer, Set<String>> txDatabase,
Float minSup,
Float minConf) {
this.txDatabase = txDatabase;
this.minSup = minSup;
this.minConf = minConf;
this.txDatabaseCount = this.txDatabase.size();
freqItemSet = new TreeMap<Integer, Set<Set<String>>>();
assiciationRules = new HashMap<Set<String>, Set<Set<String>>>();
}

/**
* 扫描事务数据库，计算频繁1-项集
* @return
*/
public Map<Set<String>, Float> getFreq1ItemSet() {
Map<Set<String>, Float> freq1ItemSetMap = new HashMap<Set<String>, Float>();
Map<Set<String>, Integer> candFreq1ItemSet = this.getCandFreq1ItemSet();
Iterator<Map.Entry<Set<String>, Integer>> it = candFreq1ItemSet.entrySet().iterator();
while(it.hasNext()) {
Map.Entry<Set<String>, Integer> entry = it.next();
// 计算支持度
Float supported = new Float(entry.getValue().toString())/new Float(txDatabaseCount);
if(supported>=minSup) {
freq1ItemSetMap.put(entry.getKey(), supported);
}
}
return freq1ItemSetMap;
}

/**
* 计算候选频繁1-项集
* @return
*/
public Map<Set<String>, Integer> getCandFreq1ItemSet() {
Map<Set<String>, Integer> candFreq1ItemSetMap = new HashMap<Set<String>, Integer>();
Iterator<Map.Entry<Integer, Set<String>>> it = txDatabase.entrySet().iterator();
// 统计支持数，生成候选频繁1-项集
while(it.hasNext()) {
Map.Entry<Integer, Set<String>> entry = it.next();
Set<String> itemSet = entry.getValue();
for(String item : itemSet) {
Set<String> key = new HashSet<String>();
key.add(item.trim());
if(!candFreq1ItemSetMap.containsKey(key)) {
Integer value = 1;
candFreq1ItemSetMap.put(key, value);
}
else {
Integer value = 1+candFreq1ItemSetMap.get(key);
candFreq1ItemSetMap.put(key, value);
}
}
}
return candFreq1ItemSetMap;
}

/**
* 根据频繁(k-1)-项集计算候选频繁k-项集
*
* @param m 其中m=k-1
* @param freqMItemSet 频繁(k-1)-项集
* @return
*/
public Set<Set<String>> aprioriGen(int m, Set<Set<String>> freqMItemSet) {
Set<Set<String>> candFreqKItemSet = new HashSet<Set<String>>();
Iterator<Set<String>> it = freqMItemSet.iterator();
Set<String> originalItemSet = null;
while(it.hasNext()) {
originalItemSet = it.next();
Iterator<Set<String>> itr = this.getIterator(originalItemSet, freqMItemSet);
while(itr.hasNext()) {
Set<String> identicalSet = new HashSet<String>(); // 两个项集相同元素的集合(集合的交运算)
identicalSet.addAll(originalItemSet);
Set<String> set = itr.next();
identicalSet.retainAll(set); // identicalSet中剩下的元素是identicalSet与set集合中公有的元素
if(identicalSet.size() == m-1) { // (k-1)-项集中k-2个相同
Set<String> differentSet = new HashSet<String>(); // 两个项集不同元素的集合(集合的差运算)
differentSet.addAll(originalItemSet);
differentSet.removeAll(set); // 因为有k-2个相同，则differentSet中一定剩下一个元素，即differentSet大小为1
differentSet.addAll(set); // 构造候选k-项集的一个元素(set大小为k-1,differentSet大小为k)
if(!this.has_infrequent_subset(differentSet, freqMItemSet))
candFreqKItemSet.add(differentSet); // 加入候选k-项集集合
}
}
}
return candFreqKItemSet;
}

/**
* 使用先验知识，剪枝。若候选k项集中存在k-1项子集不是频繁k-1项集，则删除该候选k项集
* @param candKItemSet
* @param freqMItemSet
* @return
*/
private boolean has_infrequent_subset(Set<String> candKItemSet, Set<Set<String>> freqMItemSet) {
Set<String> tempSet = new HashSet<String>();
tempSet.addAll(candKItemSet);
Iterator<String> itItem = candKItemSet.iterator();
while(itItem.hasNext()) {
String item = itItem.next();
tempSet.remove(item);// 该候选去掉一项后变为k-1项集
if(!freqMItemSet.contains(tempSet))// 判断k-1项集是否是频繁项集
return true;
tempSet.add(item);// 恢复
}
return false;
}

/**
* 根据一个频繁k-项集的元素(集合)，获取到频繁k-项集的从该元素开始的迭代器实例
* @param itemSet
* @param freqKItemSet 频繁k-项集
* @return
*/
private Iterator<Set<String>> getIterator(Set<String> itemSet, Set<Set<String>> freqKItemSet) {
Iterator<Set<String>> it = freqKItemSet.iterator();
while(it.hasNext()) {
if(itemSet.equals(it.next())) {
break;
}
}
return it;
}

/**
* 根据频繁(k-1)-项集，调用aprioriGen方法，计算频繁k-项集
*
* @param k
* @param freqMItemSet 频繁(k-1)-项集
* @return
*/
public Map<Set<String>, Float> getFreqKItemSet(int k, Set<Set<String>> freqMItemSet) {
Map<Set<String>, Integer> candFreqKItemSetMap = new HashMap<Set<String>, Integer>();
// 调用aprioriGen方法，得到候选频繁k-项集
Set<Set<String>> candFreqKItemSet = this.aprioriGen(k-1, freqMItemSet);

// 扫描事务数据库
Iterator<Map.Entry<Integer, Set<String>>> it = txDatabase.entrySet().iterator();
// 统计支持数
while(it.hasNext()) {
Map.Entry<Integer, Set<String>> entry = it.next();
Iterator<Set<String>> kit = candFreqKItemSet.iterator();
while(kit.hasNext()) {
Set<String> kSet = kit.next();
Set<String> set = new HashSet<String>();
set.addAll(kSet);
set.removeAll(entry.getValue()); // 候选频繁k-项集与事务数据库中元素做差运算
if(set.isEmpty()) { // 如果拷贝set为空，支持数加1
if(candFreqKItemSetMap.get(kSet) == null) {
Integer value = 1;
candFreqKItemSetMap.put(kSet, value);
}
else {
Integer value = 1+candFreqKItemSetMap.get(kSet);
candFreqKItemSetMap.put(kSet, value);
}
}
}
}
// 计算支持度，生成频繁k-项集，并返回
return support(candFreqKItemSetMap);
}

/**
* 根据候选频繁k-项集，得到频繁k-项集
*
* @param candFreqKItemSetMap 候选k项集(包含支持计数)
* @return freqKItemSetMap 频繁k项集及其支持度(比例)
*/
public Map<Set<String>, Float> support(Map<Set<String>, Integer> candFreqKItemSetMap) {
Map<Set<String>, Float> freqKItemSetMap = new HashMap<Set<String>, Float>();
Iterator<Map.Entry<Set<String>, Integer>> it = candFreqKItemSetMap.entrySet().iterator();
while(it.hasNext()) {
Map.Entry<Set<String>, Integer> entry = it.next();
// 计算支持度
Float supportRate = new Float(entry.getValue().toString())/new Float(txDatabaseCount);
if(supportRate<minSup) { // 如果不满足最小支持度，删除
it.remove();
}
else {
freqKItemSetMap.put(entry.getKey(), supportRate);
}
}
return freqKItemSetMap;
}

/**
* 挖掘全部频繁项集
*/
public void mineFreqItemSet() {
// 计算频繁1-项集
Set<Set<String>> freqKItemSet = this.getFreq1ItemSet().keySet();
freqItemSet.put(1, freqKItemSet);
// 计算频繁k-项集(k>1)
int k = 2;
while(true) {
Map<Set<String>, Float> freqKItemSetMap = this.getFreqKItemSet(k, freqKItemSet);
if(!freqKItemSetMap.isEmpty()) {
this.freqItemSet.put(k, freqKItemSetMap.keySet());
freqKItemSet = freqKItemSetMap.keySet();
}
else {
break;
}
k++;
}
}

/**
* <P>挖掘频繁关联规则
* <P>首先挖掘出全部的频繁项集，在此基础上挖掘频繁关联规则
*/
public void mineAssociationRules() {
freqItemSet.remove(1); // 删除频繁1-项集
Iterator<Map.Entry<Integer, Set<Set<String>>>> it = freqItemSet.entrySet().iterator();
while(it.hasNext()) {
Map.Entry<Integer, Set<Set<String>>> entry = it.next();
for(Set<String> itemSet : entry.getValue()) {
// 对每个频繁项集进行关联规则的挖掘
mine(itemSet);
}
}
}

/**
* 对从频繁项集集合freqItemSet中每迭代出一个频繁项集元素，执行一次关联规则的挖掘
* @param itemSet 频繁项集集合freqItemSet中的一个频繁项集元素
*/
public void mine(Set<String> itemSet) {
int n = itemSet.size()/2; // 根据集合的对称性，只需要得到一半的真子集
for(int i=1; i<=n; i++) {
// 得到频繁项集元素itemSet的作为条件的真子集集合
Set<Set<String>> properSubset = ProperSubsetCombination.getProperSubset(i, itemSet);
// 对条件的真子集集合中的每个条件项集，获取到对应的结论项集，从而进一步挖掘频繁关联规则
for(Set<String> conditionSet : properSubset) {
Set<String> conclusionSet = new HashSet<String>();
conclusionSet.addAll(itemSet);
conclusionSet.removeAll(conditionSet); // 删除条件中存在的频繁项
confide(conditionSet, conclusionSet); // 调用计算置信度的方法，并且挖掘出频繁关联规则
}
}
}

/**
* 对得到的一个条件项集和对应的结论项集，计算该关联规则的支持计数，从而根据置信度判断是否是频繁关联规则
* @param conditionSet 条件频繁项集
* @param conclusionSet 结论频繁项集
*/
public void confide(Set<String> conditionSet, Set<String> conclusionSet) {
// 扫描事务数据库
Iterator<Map.Entry<Integer, Set<String>>> it = txDatabase.entrySet().iterator();
// 统计关联规则支持计数
int conditionToConclusionCnt = 0; // 关联规则(条件项集推出结论项集)计数
int conclusionToConditionCnt = 0; // 关联规则(结论项集推出条件项集)计数
int supCnt = 0; // 关联规则支持计数
while(it.hasNext()) {
Map.Entry<Integer, Set<String>> entry = it.next();
Set<String> txSet = entry.getValue();
Set<String> set1 = new HashSet<String>();
Set<String> set2 = new HashSet<String>();
set1.addAll(conditionSet);

set1.removeAll(txSet); // 集合差运算：set-txSet
if(set1.isEmpty()) { // 如果set为空，说明事务数据库中包含条件频繁项conditionSet
// 计数
conditionToConclusionCnt++;
}
set2.addAll(conclusionSet);
set2.removeAll(txSet); // 集合差运算：set-txSet
if(set2.isEmpty()) { // 如果set为空，说明事务数据库中包含结论频繁项conclusionSet
// 计数
conclusionToConditionCnt++;

}
if(set1.isEmpty() && set2.isEmpty()) {
supCnt++;
}
}
// 计算置信度
Float conditionToConclusionConf = new Float(supCnt)/new Float(conditionToConclusionCnt);
if(conditionToConclusionConf>=minConf) {
if(assiciationRules.get(conditionSet) == null) { // 如果不存在以该条件频繁项集为条件的关联规则
Set<Set<String>> conclusionSetSet = new HashSet<Set<String>>();
conclusionSetSet.add(conclusionSet);
assiciationRules.put(conditionSet, conclusionSetSet);
}
else {
assiciationRules.get(conditionSet).add(conclusionSet);
}
}
Float conclusionToConditionConf = new Float(supCnt)/new Float(conclusionToConditionCnt);
if(conclusionToConditionConf>=minConf) {
if(assiciationRules.get(conclusionSet) == null) { // 如果不存在以该结论频繁项集为条件的关联规则
Set<Set<String>> conclusionSetSet = new HashSet<Set<String>>();
conclusionSetSet.add(conditionSet);
assiciationRules.put(conclusionSet, conclusionSetSet);
}
else {
assiciationRules.get(conclusionSet).add(conditionSet);
}
}
}
/**
* 经过挖掘得到的频繁项集Map
*
* @return 挖掘得到的频繁项集集合
*/
public Map<Integer, Set<Set<String>>> getFreqItemSet() {
return freqItemSet;
}
/**
* 获取挖掘到的全部的频繁关联规则的集合
* @return 频繁关联规则集合
*/
public Map<Set<String>, Set<Set<String>>> getAssiciationRules() {
return assiciationRules;
}
}

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世上没有绝望的处境，只有对处境绝望的人。

                                              ————By slience

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