数据挖掘中有一个很重要的应用，就是Frequent Pattern挖掘，翻译成中文就是频繁模式挖掘。这篇博客就想谈谈频繁模式挖掘相关的一些算法。
定义
何谓频繁模式挖掘呢？所谓频繁模式指的是在样本数据集中频繁出现的模式。举个例子，比如在超市的交易系统中，记载了很多次交易，每一次交易的信息包括用户购买的商品清单。如果超市主管是个有心人的话，他会发现尿不湿，啤酒这两样商品在许多用户的购物清单上都出现了，而且频率非常高。尿不湿，啤酒同时出现在一张购物单上就可以称之为一种频繁模式，这样的发掘就可以称之为频繁模式挖掘。这样的挖掘是非常有意义的，上述的例子就是在沃尔玛超市发生的真实例子，至今为工业界所津津乐道。
Aprior挖掘算法：
那么接下来的问题就很自然了，用户该如何有效的挖掘出所有这样的模式呢？下面我们就来讨论一下最简单，最自然的一种方法。在谈到这个算法之前，我们先声明一个在频繁模式挖掘中的一个特性-Aprior特性。
Aprior特性:
这个特性是指如果一个Item set(项目集合)不是frequent item set(频繁集合),那么任何包含它的项目集合一定也不是频繁集合.这里的集合就是模式.这个特性很自然,也很容易理解.比如还是看上面沃尔玛超市的例子,如果啤酒这个商品在所有的购物清单中只出现过1次,那么任何包含啤酒这个商品的购物商品组合,比如(啤酒,尿不湿)最多也只出现了一次,如果我们认定出现次数多于2次的项目集合才能称之为频繁集合的话,那么这些包含了啤酒的购物组合肯定都不是频繁集合.反之,如果一个项目集合是频繁集合,那么它的任意非空子集也是频繁集合.
有了这个特性,那么就可以在挖掘过程中对一些不可能的项目集合进行排除,避免造成不必要的计算浪费.这个方法主要包含两个操作:product(叉积)和prune(剪枝).这两种操作是整个方法的核心.
首先是product:
先有几个定义，L(k)-候选项目队列，该队列中包含一系列的项目集合（也就是说队列是项目集合的集合），这些项目集合的长度都是一样的，都为k，这个长度我们称之为秩(呵呵，秩是我自己取的中文名)，这些长度相同的集合称之为k-集合。那么就有L(k+1)=L(k) product L(k).也就是说通过product操作（自叉积），秩为k的候选队列可以生成秩为k+1的候选队列。需要注意的是，这里所有的候选队列中的k-集合都按照字母顺序（或者是另外的某种事先定义好的顺序）排好序了。好，下面关键来了，product该如何执行？product操作是针对候选队列中的k-集合的，实际上就是候选队列中的k-集合两两进行执行join操作。K-集合l1,l2之间能够进行join有一个前提，那就是两个k-集合的前k-1个项目是相同的，并且l1(k)的顺序大于l2(k)(这个顺序的要求是为了排除重复结果)。用公式表示这个前提就是(l1[1]=l2[1])^(l1[2]=l2[2])^…^(l1[k-1]=l2[k-1])^(l1[k]<l2[k]).那么join的结果就形成了一个k+1长度的集合l1[1],l1[2],…,l1[k-1],l1[k],l2[k]。如果L(k)队列中的所有k-集合两两之间都完成了join操作，那么这些形成的k+1长度的集合就构成了一个新的秩为k+1的候选项目队列L(k+1)。
剪枝操作：
这个操作是针对候选队列的，它对候选队列中的所有k-集合进行一次筛选，筛选过程会对数据库进行一次扫描，把那些不是频繁项目集合的k-集合从L(k)候选队列中去掉。为什么这么做呢？还记得前面提到的Aprior特性么？因为这些不是频繁集合的k-集合通过product操作无法生成频繁集合，它对product操作产生频繁集合没有任何贡献，把它保留在候选队列中除了增加复杂度没有任何其他优点，因此就把它从队列中去掉。
这两个操作就构成了算法的核心，用户从秩为1的项目候选队列开始，通过product操作，剪枝操作生成秩为2的候选队列，再通过同样的2步操作生成秩为3的候选队列，一直循环操作，直到候选队列中所有的k-集合的出现此为等于support count.
下面给出一个具体的例子，可以很好得阐述上面的算法思想：
这种算法思路比较清晰直接，实施起来比较简单。但是缺点就是代价很大，每一次剪枝操作都会对数据库进行扫描，每一次product操作需要对队列中的k-集合两两进行join操作，其复杂度为C(sizeof(L(k)),2)。
为了提高算法效率，Han Jiawei提出了FP Growth算法，使得频繁模式的挖掘效率又提升了一个数量级。下一篇博客就着重分析一下FP growth。