O algoritmo Apriori é uma das técnicas mais fundamentais na mineração de dados e análise de padrões. Ele é amplamente utilizado para a descoberta de regras de associação em grandes conjuntos de dados.
A principal aplicação do Apriori é identificar relacionamentos frequentes entre itens em transações ou eventos, sendo comumente utilizado em contextos como análise de cestas de compras, recomendação de produtos, otimização de estoque e análise de comportamento do consumidor.
A ideia central por trás do algoritmo Apriori é a geração progressiva de conjuntos de itens frequentes, começando por itens únicos e aumentando gradualmente o tamanho desses conjuntos.
Isso é feito através do uso de três conceitos base:
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Suporte mede a frequência com que um conjunto de itens aparece nas transações. Conjuntos com um suporte superior a um determinado limite são considerados frequentes.
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Confiança avalia a probabilidade de que, se um conjunto de itens aparecer em uma transação, outro conjunto específico de itens também estará presente.
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Lift é uma métrica que indica se a presença de um item está correlacionada com a presença de outro item, considerando o suporte.
O processamento do algoritmo Apriori consiste basicamente por duas fases:
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Na 1º fase é feito uma análise para identificar todos os conjuntos de itens com suporte maior ou igual ao mínimo especificado pelo usuário.
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Na 2º fase, com os conjuntos de itens frequentes, descobrir regras de associação com fator de confiança maior ou igual ao especificado pelo usuário.
Este algoritmo desempenha um papel fundamental na descoberta de conhecimento em bancos de dados, ajudando a revelar associações e padrões de compra, permitindo a personalização de recomendações, otimização de estratégias de negócios e tomada de decisões informadas.