Apriori или Eclat алгоритм построения ассоциативных правил?

Question

[tr1ck1]

Какой из алгоритмов лучше и почему? Eclat или Apriori?

Answer 1

[Sergey Paramonov]

Вкратце Eclat -- DFS поиск, а Apriori -- BFS.

Все топовые pattern mining алгоритмы построены на DFS (e.g., prefixSpan, gSpan; не нужно хранить фронт, эффективное отсечение), поэтому Eclat для неструктурированных данных хороший выбор.

Или еще лучше -- декларативный miningZinc на основе constraint programming:
https://dtai.cs.kuleuven.be/CP4IM/miningzinc/

Comments

[tr1ck1]

Я читал, что Eclat работает быстро с малым объемом данных, при больших объемах лучше сделать выбор в пользу Apriori. Почему так?

[Sergey Paramonov]

Где такое написано?

[tr1ck1]

Sergey Paramonov: На сайте каком-то читал, не нашел на него ссылку( Я сравнивал алгоритмы Apriori и Eclat в RStudio. Исходными данными была покупательская корзина. У меня получилось, что Eclat при уменьшении значения поддержки скорость построения правил увеличивал совсем ненамного (1-2 секунды), а Apriori просто зависал. Собственно я занес все эти результаты в таблицу и сделал вывод, что при уменьшении поддержки алгоритм Eclat работает быстрее для базы из 10к покупательских корзин. Теперь нужно произвести еще одно сравнение, но какое? Никак не могу понять. Увеличиваю кол-во данных с помощью дублирования, дошел с 10к до 250к, увеличивается лишь время считывания, а построения правил с помощью Eclat и Apriori идет, как и при 10к. Можете что-то посоветовать? И еще второй вопрос.. Если Eclat более быстрый, то почему базовым считается Apriori, наряду с FP-growth? Мне нужно для дипломной работы сделать вывод о сравнение Apriori и Eclat.