В чем заключается принцип работы алгоритма Apriori для анализа ассоциативных правил?

Принцип работы алгоритма Apriori для анализа ассоциативных правил заключается в обнаружении часто встречающихся отдельных элементов в базе данных и последующем расширении их на более крупные наборы, если эти наборы также встречаются достаточно часто. neegor.github.io

Алгоритм состоит из нескольких этапов, каждый из которых включает два шага: intuit.ru

1. Формирование кандидатов (candidate generation). intuit.ru Алгоритм сканирует базу данных и создаёт множество i-элементных кандидатов (i — номер этапа). intuit.ru На этом этапе поддержка кандидатов не рассчитывается. intuit.ru
2. Подсчёт кандидатов (candidate counting). intuit.ru Вычисляется поддержка каждого i-элементного кандидата. intuit.ru Осуществляется отсечение кандидатов, поддержка которых меньше минимума, установленного пользователем. intuit.ru Оставшиеся i-элементные наборы считаются часто встречающимися. intuit.ru

Отсечение кандидатов происходит на основе предположения о том, что у часто встречающегося набора товаров все подмножества должны быть часто встречающимися. intuit.ru Если в наборе находится подмножество, которое на предыдущем этапе было определено как нечасто встречающееся, этот кандидат уже не включается в формирование и подсчет кандидатов. intuit.ru

Алгоритм завершает работу, когда больше не найдено успешных расширений. neegor.github.io