Apriori-Algorithmus

Der Apriori-Algorithmus ist ein Verfahren zur Assoziationsanalyse, einem Bereich des Data-Mining. Er dient der Auffindung sinnvoller und nützlicher Zusammenhänge in transaktionsbasierten Datenbasen, die in Form sogenannter Assoziationsregeln dargestellt werden. Eine häufige Anwendung des Apriori-Algorithmus ist die Warenkorbanalyse. Items sind hierbei angebotene Produkte und ein Einkauf stellt eine Transaktion dar, welche die gekauften Items enthält. Der Algorithmus bestimmt nun Korrelationen der Form: Wenn Shampoo und Rasierwasser gekauft wurden, wurde in 90 % der Fälle auch Rasierschaum gekauft. Eine passende Datenbasis besteht aus einer Tabelle von Transaktionen (Zeilen), in denen beliebige binäre Items (Spalten) zusammengefasst werden. Der Apriori-Algorithmus findet Zusammenhänge zwischen Mengen von Items, die in einem großen Teil der Transaktionen vorkommen. Die durch den Algorithmus erzeugten Assoziationsregeln haben die Form . Dabei sind und Mengen von Items und die Regel ist so zu interpretieren, dass Transaktionen, in denen die Itemmenge vorkommt, häufig auch die Itemmenge enthalten.