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    基于遺傳算法的關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘

    2013-09-13 07:25:28李廣霞
    關(guān)鍵詞:適應(yīng)度算子交叉

    李廣霞

    (石家莊經(jīng)濟(jì)學(xué)院 信息工程學(xué)院,河北 石家莊 050031)

    目前,關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法一般是指Apriori算法或其改進(jìn)算法[1].其挖掘過(guò)程主要包含兩個(gè)階段:第一階段必須先從數(shù)據(jù)集合中找出所有支持度大于用戶(hù)最小支持度的項(xiàng)集的頻繁項(xiàng)目集(Frequent Itemsets);第二階段由這些頻繁項(xiàng)目集構(gòu)造可信度大于用戶(hù)最小可信度的關(guān)聯(lián)規(guī)則 (Association Rules).它實(shí)際上是一個(gè)全局搜索過(guò)程.遺傳算法是一種全局優(yōu)化算法,它可以有效地避免搜索過(guò)程的局部最優(yōu)解問(wèn)題,因此,將遺傳算法用于關(guān)聯(lián)規(guī)則的發(fā)現(xiàn)和提取有利于找到有價(jià)值的規(guī)則[2].

    1 遺傳算法

    遺傳算法(Genetic Algorithms,簡(jiǎn)稱(chēng)GA)是模擬生物進(jìn)化過(guò)程的計(jì)算模型,它是一種以自然選擇和遺傳理論為基礎(chǔ),將生物進(jìn)化過(guò)程中適者生存規(guī)則與群內(nèi)染色體的隨機(jī)信息交換機(jī)制相結(jié)合的搜索算法[3].

    遺傳算法不能直接處理問(wèn)題空間的參數(shù),必須把它們轉(zhuǎn)換成遺傳空間的由基因按一定結(jié)構(gòu)組成的染色體或個(gè)體,這一轉(zhuǎn)換操作叫做編碼.編碼有2種方式,即二進(jìn)制編碼和十進(jìn)制編碼.遺傳算法的適應(yīng)度函數(shù)也叫評(píng)價(jià)函數(shù),是用來(lái)判斷群體中個(gè)體的優(yōu)劣程度的指標(biāo),它是根據(jù)所求問(wèn)題的目標(biāo)函數(shù)來(lái)進(jìn)行評(píng)估的[4],在使用時(shí),需要隨機(jī)產(chǎn)生一組規(guī)則,對(duì)每一個(gè)規(guī)則應(yīng)用數(shù)據(jù)庫(kù)中給定的例子進(jìn)行判斷,計(jì)算其適應(yīng)度.先應(yīng)用交叉運(yùn)算和變異運(yùn)算對(duì)該組規(guī)則進(jìn)行優(yōu)化,再利用選擇運(yùn)算產(chǎn)生下一代規(guī)則,從而實(shí)現(xiàn)優(yōu)勝劣汰的進(jìn)化過(guò)程.從優(yōu)化搜索的角度而言,遺傳操作可使問(wèn)題的解一代又一代地優(yōu)化,并逼近最優(yōu)解[5].

    1.1 編碼策略

    編碼是遺傳算法中最基本的問(wèn)題.對(duì)于規(guī)則項(xiàng)的編碼方式分為二元編碼和實(shí)值編碼.

    對(duì)于布爾型的關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘可采取二元編碼,但對(duì)不同類(lèi)型的屬性,編碼方式并不相同.對(duì)于類(lèi)別屬性,如“婚姻狀態(tài)”有四種取值:?jiǎn)紊?、離婚、已婚、喪偶,其編碼長(zhǎng)度為4,那么比特串0100代表的是離婚,0110代表離婚或者已婚;對(duì)于連續(xù)屬性,一般先采用連續(xù)屬性離散化,然后采用類(lèi)別屬性的編碼方式.

    對(duì)于非布爾型的關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘可采取實(shí)值編碼的方法.編碼長(zhǎng)度(數(shù)組中元素的個(gè)數(shù))為n,A[1]存儲(chǔ)項(xiàng)(屬性)I1的值,A[2]存儲(chǔ)項(xiàng)(屬性)I2的值,以此類(lèi)推,A[n]存儲(chǔ)項(xiàng)(屬性)In的值.這種編碼方式簡(jiǎn)單且易于實(shí)現(xiàn),便于遺傳算子操作.在該方法中,需要對(duì)每個(gè)屬性的所有取值進(jìn)行分析:(1)若某個(gè)屬性的取值是有限的、離散的,則將其從小到大定義為“值1”、“值2”……;否則,將那些連續(xù)的或者無(wú)限個(gè)數(shù)的取值劃分為有限個(gè)取值區(qū)間,定義為“值1”、“值2”…….(2)若A[i]取值為k,則令A(yù)[i]=k,若某個(gè)項(xiàng)集中沒(méi)有包含屬性Ii,則A[i]=0.

    1.2 種群初始化

    遺傳算法中初始群體的個(gè)體是隨機(jī)產(chǎn)生的.初始群體的設(shè)定可采取如下策略:(1)根據(jù)問(wèn)題固有的知識(shí),設(shè)法把握最優(yōu)解所占空間在整個(gè)問(wèn)題空間中的分布范圍,然后在此分布范圍內(nèi)設(shè)定初始群體.(2)先隨機(jī)生成一定數(shù)目的個(gè)體,然后從中挑出最好的個(gè)體加到初始群體中.這種過(guò)程不斷迭代,直到初始群體中個(gè)體數(shù)達(dá)到預(yù)先確定的規(guī)模.

    對(duì)于二元編碼的關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘,隨機(jī)生成N個(gè)n位由“0”和“1”組成的串作為初始種群;對(duì)于實(shí)值編碼的關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘,隨機(jī)生成N個(gè)由“A[1],A[2],… ,A[n]”在定義范圍內(nèi)的值組成的串作為初始種群.

    1.3 適應(yīng)度函數(shù)

    遺傳算法在搜索進(jìn)化過(guò)程中一般不需要其他的外部信息,僅用評(píng)估函數(shù)來(lái)評(píng)估個(gè)體或解的優(yōu)劣,并作為以后遺傳操作的依據(jù).在具體應(yīng)用中,適應(yīng)度函數(shù)的設(shè)計(jì)要結(jié)合求解問(wèn)題本身的要求而定.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘中頻繁項(xiàng)集的衡量標(biāo)準(zhǔn)為支持度,它要求項(xiàng)集的支持度大于用戶(hù)所給的最小支持度閾值(Min-Supp).這是判斷其是否為頻繁項(xiàng)集的唯一標(biāo)準(zhǔn).

    因此,設(shè)計(jì)的適應(yīng)度函數(shù)最好能分辨出支持度和MinSupp兩者的大小關(guān)系.為此,定義群體中的個(gè)體X的適應(yīng)度函數(shù)為:

    其中,MinSupp′表示個(gè)體X的支持度,當(dāng)Min-Supp′大于MinSupp時(shí),函數(shù)值大于1,此時(shí)個(gè)體X將在下一代中得以保存;否則,個(gè)體X將被淘汰.

    1.4 遺傳操作

    遺傳操作包括三個(gè)基本遺傳算子(genetic operator):選擇(selection)、交叉(crossover)和變異(mutation).

    (1)選擇算子

    從群體中選擇優(yōu)勝的個(gè)體,淘汰劣質(zhì)個(gè)體的操作叫選擇.選擇的目的是把優(yōu)化的個(gè)體(或解)直接遺傳到下一代或通過(guò)配對(duì)交叉產(chǎn)生新的個(gè)體再遺傳到下一代.選擇操作是建立在群體中個(gè)體的適應(yīng)度評(píng)估基礎(chǔ)上的.本文選擇的操作是將適應(yīng)度值大于1的規(guī)則留下來(lái),并復(fù)制到下一代群體中.

    (2)交叉算子

    遺傳算法中起核心作用的是遺傳操作的交叉算子.所謂交叉是指把兩個(gè)父代個(gè)體的部分結(jié)構(gòu)加以替換重組而生成新個(gè)體的操作.交叉位置的選取是隨機(jī)的.本文采用最簡(jiǎn)單的一點(diǎn)交叉.從交叉概率Pc在當(dāng)前種群生成的交配池中隨機(jī)選取兩個(gè)個(gè)體X1和X2,隨機(jī)確定交叉點(diǎn),并將交叉點(diǎn)前后的部分進(jìn)行交換,生成兩個(gè)新的個(gè)體X1′和X2′,進(jìn)入當(dāng)前種群.

    (3)變異算子

    變異算子的基本內(nèi)容是對(duì)群體中的個(gè)體串的某些基因座上的基因值作變動(dòng).由于遺傳算法有局部搜索能力,引入變異可以提高群體中抗體的多樣性并擴(kuò)大搜索范圍,從而搜索更優(yōu)秀的抗體.根據(jù)關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘的特點(diǎn),變異概率Pm不是固定不變的.當(dāng)種群中適應(yīng)度小于1的個(gè)體數(shù)目M較大時(shí),Pm取值較大;反之較小.Pm取值如下:

    式中,α的值根據(jù)具體情況選取.

    另外,參與變異操作的個(gè)體是在適應(yīng)度值小于1的所有個(gè)體中隨機(jī)選擇的.

    2 基于遺傳算法的關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘

    2.1 算法

    在關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘的兩個(gè)階段中,將遺傳算法的思想應(yīng)用于頻繁項(xiàng)集的生成過(guò)程中,從而實(shí)現(xiàn)對(duì)頻繁項(xiàng)集的生成算法的改進(jìn).算法描述如下:

    算法,基于遺傳算法的關(guān)聯(lián)規(guī)則算法(Genetic Algorithm for Association Rule).

    輸入,事務(wù)數(shù)據(jù)庫(kù)D,最小支持度MinSupp,種群規(guī)模n,交叉概率Pc,變異概率Pm,迭代次數(shù)T.

    輸出,D中頻繁項(xiàng)集.

    步驟1,初始化種群P0={A1,A2,…,An},進(jìn)行編碼;

    步驟2,計(jì)算P0中每個(gè)個(gè)體的適應(yīng)度f(wàn)(Ai);步驟3,初始化后代種群Pi+1,Pi+1=Ф;

    步驟4,選擇,若f(Ai)≥1,則 Pi+1=Pi+1∪{Ai},Pi=Pi-{Ai};

    步驟5,交叉,從當(dāng)前種群中隨機(jī)選擇兩個(gè)個(gè)體A和B,按照給定的交叉概率Pc進(jìn)行交叉,得到兩個(gè)新個(gè)體A′和B′,則Pi=Pi-{A 和B},Pi+1=Pi+1∪{A′和B′};

    步驟6,變異,隨機(jī)從當(dāng)前種群中選取m個(gè)個(gè)體,按照變異概率Pm進(jìn)行編譯操作,編譯后產(chǎn)生的個(gè)體進(jìn)入下一代種群Pi+1;

    步驟7,判斷循環(huán)次數(shù)是否達(dá)到迭代次數(shù)T,如果達(dá)到,進(jìn)入步驟8;如果種群Pi+1中的個(gè)體數(shù)目Num小于n,則隨機(jī)生成(n-Num)個(gè)個(gè)體進(jìn)入種群Pi+1,返回步驟2;

    步驟8,輸出結(jié)果;

    步驟9,進(jìn)行規(guī)則提取.

    2.2 試驗(yàn)

    為了比較Apriori算法和本文提出的基于遺傳算法的關(guān)聯(lián)規(guī)則算法的性能,設(shè)定數(shù)據(jù)庫(kù)中的事務(wù)數(shù)為10 000,數(shù)據(jù)項(xiàng)集中的數(shù)據(jù)項(xiàng)個(gè)數(shù)為10,需要挖掘的關(guān)聯(lián)規(guī)則最小置信度閾值為0.4,改變挖掘的最小支持度閾值,測(cè)試不同最小支持度閾值下的2種算法的運(yùn)行時(shí)間,如圖1所示.

    試驗(yàn)表明,在相同數(shù)據(jù)規(guī)模下,不同支持度下的改進(jìn)算法的執(zhí)行時(shí)間比Apriori算法短.支持度越小,Apriori算法的執(zhí)行時(shí)間越長(zhǎng),而改進(jìn)的算法所需執(zhí)行時(shí)間的增長(zhǎng)速度低于Arpriori算法.

    圖1 不同支持度的運(yùn)行時(shí)間比較圖

    3 結(jié)束語(yǔ)

    本文分析了遺傳算法在數(shù)據(jù)挖掘中應(yīng)用的可能性,給出了基于遺傳算法的關(guān)聯(lián)規(guī)則算法,并從編碼方法、適應(yīng)度函數(shù)的構(gòu)造、交叉算子和變異算子的設(shè)計(jì)方面進(jìn)行了討論和分析.最后試驗(yàn)表明,改進(jìn)算法的執(zhí)行效率高于Apriori算法.

    [1]林倩瑜.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法研究綜述 [J].軟件導(dǎo)刊,2012,(6):31-33.

    [2]李陽(yáng)陽(yáng),焦李成.求解SAT問(wèn)題的量子免疫克隆算法 [J].計(jì)算機(jī)學(xué)報(bào),2007,30(2):176-183.

    [3]符保龍.基于混合遺傳克隆算法的關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘 [J].計(jì)算機(jī)工程,2009,35(22):216-218.

    [4]STAKOVIE J.Misconceptions about Real-time Computing:a serious Problem for Next Generation System [J].IEEE Computer,1998,21(10):10-19.

    [5]AU W H,CHAN K C C,YAO X.A Novel Evolutionary Da-ta mining Algorithm with Applications to Churn Prediction[J].IEEE Transactions on Evolutionary Computation,2003,7(6):532-545.

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