基于 FP-Tree 的关联规则挖掘——Bash实现

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本文假设读者至少有对数据挖掘中的关联规则有基本了解，对Apriori算法的实现有一定了解。

 

在此基础上，我们讨论一种比Apriori更加高效的关联规则挖掘方法——基于FP-Tree的关联规则挖掘。

 

(一) 关于Apriori：

 

Apriori是关联规则挖掘中最最最经典的算法，没有之一。同时，它也是向初学同学阐明关联规则精髓的最佳武器。

 

首先，我们简单回顾下Apriori算法的两个概念：

频繁项集：即支持度不小于指定的最小支持度的项集就是频繁项集。

向下封闭：如果k项候选集中有一项不是频繁项集，则这个k项集也不是频繁项集。

 

它的主要问题是：

在由频繁k项集生成频繁k+1项集时，需要将每个组合得到的候选k+1项集在事务数据中扫描一遍。以此来判断生成的k+1项集是否是频繁项集。

 

这就意味着，整个计算过程中，它会多次地重复扫描事务数据，导致了其效率比较低下。

 

 

(二) 基于FP-Tree计算频繁2项集

 

这里之所以只计算频繁2项集，是因为:

1. 我们应用中，绝大多数情况下，只需要挖掘到2项集，即满足最小支持度的pair 对,如：

2. 你会发现，如果你掌握了如何用FP-Tree生成频繁2项集，那生成频繁N项集就只是多走那么一小步了哈。

 

 

这里我们先简单介绍下基于FP-Tree的关联规则算法：

更官方的名字应该是FP-growth算法(Frequent Pattern-growth)，它使用一种紧缩的数据结构来存储查找频繁项集所需要的全部信息。这里的FP-Tree就是FP-growth算法中用到的这种紧缩数据结构。

 

 

更多的关于FP-Tree和FP-growth算法的信息可参考百度百科或者直接在百度搜索。。。

 

 

接下来，我们使用Bash Shell来编码实现基于FP-Tree的频繁二项集挖掘。

 

假设，我们有如下事务数据文件：

 

A,B,E,C

A,B,C

A,D

A,B

A,E

 

并且假设，我们指定最小支持度为2.

则我们可目测得到结果如下：

 

B,A:3

C,A:2

C,B:2

E,A:2

 

接下来，我们通过如下代码来得到我们想要的结果：

 

 

#!/home/admin/bin/bash_bin/bash_4

if [ $# -ne 2 ]; then
    echo "please input the trans input file";
    exit 1;
fi

trans_file=$1;
min_support=$2;

if [ "x$trans_file" == "x" ]; then
    echo "the input file can not be null";
    exit 2;
fi

if [ ! -f "$trans_file" ]; then
    echo "trans should be a existed data file"
    exit 3;
fi

if [ -z "$min_support" ]; then
    echo "please specify the min support for the freq-2 items"
    exit 4;
fi

## get the freq-1 items and the frequents for each of them

declare -A freq_1;

for line in `cat $trans_file`
do
    currentItemArray=(${line//,/ });
    for i in ${currentItemArray[@]}
    do
        if [ -z ${freq_1[$i]} ]; then
            freq_1[$i]=1;
        else
            ((freq_1[$i]+=1));
        fi
    done
done

for k in ${!freq_1[@]}
do
    if [ ${freq_1[$k]} -lt $min_support ]; then
        unset freq_1[$k];
    fi
done



### sort the freq_1 using external sort commond

declare -a freq_1_sorted_item;
freq_1_sorted_length=0;

for i in `
    for i in ${!freq_1[@]}
    do
        echo "$i,${freq_1[$i]}"
    done | sort -s -t ',' -k 2 -nr
`
do
    freq_1_sorted_item[$freq_1_sorted_length]=${i%%,*};
    ((freq_1_sorted_length+=1));
done


### Generate the FP-Tree using a one dimensional array with a virtual root node
### The element with struct {itemName:Support:Child:Next:Parent}
### The virtual root node is {NULL:0:0:0:0} that the only Child filed will not be '0'.
### Because it has no parent and no sibling nodes and no support.

declare -a FP_TREE;          ## this is the fp_tree
declare -A Node_Index;       ## the index of each freq_1 item

### push the virtual root node
FP_TREE[0]="NULL:0:0:0:0";

### scan the trans file again and also the last time.
### and generate the fp_tree

for line in `cat $trans_file`
do
    ### scan the sorted freq_1 items
    ### no need to sort the original trans input line....

    current_node_index=0;
    for freq_1_item in ${freq_1_sorted_item[@]}
    do
        if [[ ",$line," == *",$freq_1_item,"* ]]; then     
            current_node_line=${FP_TREE[$current_node_index]};
            current_node_info=(${current_node_line//:/ });
            child_index=${current_node_info[2]};
            if [  "$child_index" == "0" ]; then

                ### add a new node as the first left child of the current node
                new_node="$freq_1_item:1:0:0:$current_node_index";
                FP_TREE_LENGTH=${#FP_TREE[@]};
                FP_TREE[$FP_TREE_LENGTH]=$new_node;

                ### update the child pointer of the current node
                current_node_info[2]=$FP_TREE_LENGTH;
                tmp_line=${current_node_info[*]};
                FP_TREE[$current_node_index]=${tmp_line// /:};
                current_node_index=$FP_TREE_LENGTH;
                Node_Index[$freq_1_item]="${Node_Index[$freq_1_item]}:$current_node_index";
            else 
                while :
                do
                    child_node_line=${FP_TREE[$child_index]};
                    child_node_info=(${child_node_line//:/ });

                    ### find a existed node match the current freq_1_item
                    if [ "${child_node_info[0]}" == "$freq_1_item" ]; then
                        ((child_node_info[1]+=1));
                        tmp_line=${child_node_info[*]};
                        FP_TREE[$child_index]=${tmp_line// /:};
                        current_node_index=$child_index;
                        break;
                    fi 
                    next_index=${child_node_info[3]};
                    if [  "$next_index" == "0" ]; then

                        ### add a new node as the last child of the current node
                        ### and also means the next node of the current last child node of the current node
                        new_node="$freq_1_item:1:0:0:$current_node_index";
                        FP_TREE_LENGTH=${#FP_TREE[@]};
                        FP_TREE[$FP_TREE_LENGTH]=$new_node;

                        ### update the next pointer of the current last child of the current node
                        child_node_info[3]=$FP_TREE_LENGTH;
                        tmp_line=${child_node_info[*]};
                        FP_TREE[$child_index]=${tmp_line// /:};
                        current_node_index=$FP_TREE_LENGTH;
                        Node_Index[$freq_1_item]="${Node_Index[$freq_1_item]}:$current_node_index";
                        break;
                    fi
                    child_index=$next_index;
                done
            fi
        fi
    done
done    ### FP_TREE Done!!!!!

fp_tree_length=${#FP_TREE[@]};

for((i=0;i${FP_TREE[$i]}";
done
echo

### get the freq_2 items and their support from the FP_TREE!!!

declare -A item_4_freq2;

for freq_1_item in ${freq_1_sorted_item[@]}
do
    treeIndex_item=${Node_Index[$freq_1_item]};
    indexs=(${treeIndex_item//:/ });
    base_support=0;
    for index in ${indexs[@]}
    do
        p_node_line=${FP_TREE[$index]};
        p_node_info=(${p_node_line//:/ });
        current_path_support=${p_node_info[1]};
        ((base_support+=$current_path_support));
        index=${p_node_info[4]};
        ## search the parent node until the root
        while [  "$index" != "0" ]
        do
            p_node_line=${FP_TREE[$index]};
            p_node_info=(${p_node_line//:/ });
            p_item=${p_node_info[0]};
            if [ -n "${item_4_freq2[$p_item]}"  ]; then
                ((item_4_freq2[$p_item]+=$current_path_support));
            else
                item_4_freq2[$p_item]=$current_path_support;
            fi
            index=${p_node_info[4]};
        done
    done
    for key in ${!item_4_freq2[@]}
    do
        freq_2_items_support=0;
        [ $base_support -lt ${item_4_freq2[$key]} ] && ((freq_2_items_support=$base_support)) || ((freq_2_items_support=${item_4_freq2[$key]}));
        if [ $freq_2_items_support -ge $min_support ]; then
            echo "$freq_1_item,$key:$freq_2_items_support";
        fi
        unset item_4_freq2[$key];
    done
done

 

 

关于代码的说明：

1. 代码中使用了关联数组，即你看到的declare -A *** 的部分，因此需要Bash4.0以上支持才能运行该代码。

2. 代码中首先扫描一次数据，生成了频繁1项集，并根据support对它们进行desc排序。

3. 根据生成的频繁1项集，第二次，也是最后一次扫描事务数据，生成FP-Tree，具体参见注释。

4. 最后根据生成的FP-Tree挖掘得到所有的频繁二项集，以及其支持度。

 

 

 

生成的FP-Tree：

如果你的机器上碰巧装有Bash4.0或以上版本时，可以运行该代码，可以看到生成的FP-Tree。

由于Bash不支持复合数据结构和多维数组，我只好通过结构化字符串的方式通过一维数组模拟FP-Tree。

 

代码中的FP-Tree：

FP-Tree节点的内部结构为{itemName:Support:Child:Next:Parent}

 

0->NULL:0:1:0:0

1->A:5:2:0:0

2->B:3:3:5:1

3->C:2:4:0:2

4->E:1:0:0:3

5->E:1:0:0:1

左边为node在数组中的位置。

 

更直观的FP-Tree：

通过上述的输出信息，不难看出真实的树结构应该是这样的：

 

 

 

接下来就是根据这棵树，获取到我们需要的频繁二项集。

可能有人会说，这一步比原生的FP-growth算法要少做很多事情。

 

确实，因为我们这里只需要生成频繁2项集，因此不需要原本这一步中用来生成所有频繁项集的那些步骤。。。。

 

生成的频繁2项集如下：

 

B,A:3

C,A:2

C,B:2

E,A:2

 

具体可见代码：line156~line193。

 

在此就不做赘述了。。。

 

 

此外，代码运行命令：

 

 

./fp-tree-apriori.sh  trans_input.dat  2

 

 呵呵，你懂得。

 

 

 

 

 

 

 

 

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