Apriori算法详解及java代码实现

例如，在上述例子中，针对频繁集{I1，I2，I5}。可以产生哪些关联规则？该频繁集的非空真子集有{I1，I2}，{I1，I5}，{I2，I5}，{I1 }，{I2}和{I5}，对应置信度如下：

I1&&I2->I5 confidence=2/4=50%

I1&&I5->I2 confidence=2/2=100%

I2&&I5->I1 confidence=2/2=100%

I1 ->I2&&I5 confidence=2/6=33%

I2 ->I1&&I5 confidence=2/7=29%

I5 ->I1&&I2 confidence=2/2=100%

如果min_conf=70%,则强规则有I1&&I5->I2，I2&&I5->I1，I5 ->I1&&I2。 5． Apriori Java代码

package com.apriori;

import java.util.ArrayList;

import java.util.Collections;

import java.util.HashMap;

import java.util.List;

import java.util.Map;

import java.util.Set;

public class Apriori {

private final static int SUPPORT = 2; // 支持度阈值

private final static double CONFIDENCE = 0.7; // 置信度阈值

private final static String ITEM_SPLIT=";"; // 项之间的分隔符

private final static String CON="->"; // 项之间的分隔符

private final static List<String> transList=new ArrayList<String>(); //所有交易

static{//初始化交易记录

transList.add("1;2;5;");

transList.add("2;4;");

transList.add("2;3;");

transList.add("1;2;4;");

transList.add("1;3;");

transList.add("2;3;");