Wat is het Apriori algoritme?

Het Apriori algoritme werd voor het eerst geïntroduceerd in 1994 door Rakesh Agrawal en Ramakrishnan Srikant, die toen bij IBM werkten. Het algoritme was een doorbraak in het veld van data mining omdat het een efficiënte en schaalbare manier bood om associatieregels te vinden in grote datasets.

Na de initiële publicatie zijn er vele varianten en uitbreidingen van het Apriori algoritme ontwikkeld om de efficiëntie te verbeteren en het toepasbaar te maken in verschillende domeinen. Voorbeelden zijn het FP-Growth algoritme, dat de efficiëntie verhoogt door een andere datastructuur te gebruiken, en het ECLAT-algoritme, dat een andere benadering gebruikt voor het verkennen van de itemsets. Bovendien vond het algrotime ook zijn weg naar industriële toepassingen. Het wordt gebruikt in marktbasketanalyse, aanbevelingssystemen, netwerkanalyse en zelfs in bio-informatica.

Ook vandaag de dag blijft het Apriori algoritme een standaard leermodule in cursussen over data mining en machine learning. Het concept wordt niet alleen in de academische wereld toegepast, maar ook door bedrijven die gebruikmaken van data-analyse voor zakelijke besluitvorming.

In wezen is het Apriori-algoritme een methode voor het vinden van interessante relaties tussen verschillende variabelen in grote datasets. Het wordt voornamelijk gebruikt om associatieregels te vinden. Het is eenvoudig te begrijpen en te implementeren. Bovendien werkt het goed met grote datasets.

Sleutelbegrippen

• Itemset: dit is een set van een of meerdere 'items'. Bijvoorbeeld, in een supermarkt zou een itemset kunnen zijn: {Brood, Melk}.
• Support: dit is een maat voor hoe vaak een bepaalde itemset verschijnt in de dataset.
• Confidence: dit geeft aan hoe vaak item X en item Y samen voorkomen, als een percentage van de keren dat item X voorkomt.

Het Apriorialgoritme heeft een eenvoudige, maar effectieve aanpak. is ontworpen om associatieregels te vinden in datasets. Deze associatieregels helpen bij het identificeren van interessante relaties tussen verschillende items in de dataset.

1. Bereken de support van individuele items: allereerst ga je tellen hoe vaak elk item in de dataset voorkomt. Alleen items die vaak genoeg voorkomen (boven een bepaalde minimumsupport) blijven over voor de volgende stappen.
2. Creëer kandidaat-itemsets: nu ga je sets maken van twee items, daarna van drie items, enzovoort. Je kunt dit zien als het combineren van verschillende items om te zien welke sets interessant kunnen zijn.
3. Snijd af op basis van minimum support: hier gooi je alle sets van items weg die niet vaak genoeg voorkomen in de dataset.
4. Bereken de confidence voor overgebleven itemsets: nu ga je voor de overgebleven sets de 'confidence' berekenen. Als de confidence hoog is, is het waarschijnlijker dat de items in de set samen worden gekocht (of hoe je de items ook maar definieert).

Voorbeeld

Stel je hebt een dataset van 100 klanten die boodschappen hebben gekocht in een supermarkt. Je wilt weten welke producten vaak samen worden gekocht.

1. Je berekent eerst hoe vaak elk product is gekocht. Stel, appels zijn 70 keer gekocht, en bananen 80 keer.
2. Nu maak je sets van twee: {Appel, Banaan}, {Appel, Peer}, etc.
3. Je telt hoe vaak deze sets in je dataset voorkomen. Stel, de set {Appel, Banaan} komt 50 keer voor.
4. Als laatste bereken je de confidence. Als appels 70 keer zijn gekocht en de set {Appel, Banaan} 50 keer voorkomt, dan is de confidence 50/70, oftewel ongeveer 71%.

Nu weet je dat als iemand een appel koopt, er een kans van 71% is dat ze ook een banaan kopen. Deze informatie kan bijvoorbeeld nuttig zijn voor marketingdoeleinden.

Het Apriori-algoritme wordt gebruikt in diverse sectoren en door verschillende soorten bedrijven. Hier zijn een paar voorbeelden:

• Grote retailers: deze bedrijven gebruiken het algoritme om het koopgedrag van klanten te analyseren. Ze willen bijvoorbeeld weten welke producten vaak samen worden gekocht om bundelaanbiedingen te kunnen maken of de indeling van de winkel te optimaliseren.
• Banken en verzekeringsmaatschappijen: deze instellingen gebruiken het algoritme om fraude te detecteren. Door patronen in transacties te analyseren, kunnen ze ongebruikelijke activiteiten identificeren die mogelijk wijzen op fraude.
• Ziekenhuizen en onderzoeksinstellingen: in de gezondheidssector kan het Apriori-algoritme helpen bij het identificeren van combinaties van symptomen die vaak samen voorkomen en kunnen wijzen op een specifieke ziekte.
• Telecombedrijven: deze bedrijven kunnen het algoritme gebruiken om het gebruik van hun diensten te analyseren. Bijvoorbeeld, als veel mensen die een bepaald soort dataplan hebben ook vaak extra databundels kopen, kan het bedrijf overwegen om een nieuw soort dataplan te introduceren dat beter aansluit bij deze behoefte.
• Sociale media platforms: deze bedrijven kunnen het algoritme gebruiken om te begrijpen welke onderwerpen of interesses vaak samen voorkomen bij hun gebruikers. Dit helpt hen om gerichtere advertenties aan te bieden.
• Streaming diensten: deze diensten gebruiken soortgelijke algoritmen om aanbevelingen te doen. Als veel mensen die een bepaalde film leuk vinden ook een andere film leuk vinden, kan dat als een aanbeveling aan andere gebruikers worden gegeven.

Het Apriori-algoritme wordt voornamelijk gebruikt door professionals die zich bezighouden met data-analyse, machine learning en besluitvorming op basis van data. Hier zijn enkele IT-functies waarin men waarschijnlijk met het algoritme werkt:

• Data-analisten gebruiken het Apriori-algoritme om patronen en trends in datasets te ontdekken. Zij zouden het kunnen gebruiken om verkoopstrategieën te verbeteren of om klantgedrag te begrijpen.
• Datawetenschappers gaan vaak een stap verder dan data-analisten en maken gebruik van het Apriori-algoritme in complexere modellen die machine learning toepassen. Ze zouden dit algoritme kunnen gebruiken in een breed scala aan toepassingen, van aanbevelingssystemen tot fraudedetectie.
• Machine Learning Engineers integreren datawetenschappelijke modellen in productieomgevingen. Ze moeten daarom goed begrijpen hoe algoritmes zoals Apriori werken, om ze effectief te kunnen implementeren en schalen.
• Business Intelligence analisten gebruiken het algoritme om zakelijke inzichten te verkrijgen uit grote datasets. Ze kunnen het algoritme bijvoorbeeld gebruiken om te begrijpen welke producten goed samen verkopen, om zo bundelaanbiedingen te kunnen creëren.
• Hoewel het niet hun primaire rol is, kunnen databasebeheerders ook te maken krijgen met het Apriori-algoritme als ze queries en rapporten genereren die zijn ontworpen om specifieke soorten patronen of associaties in de data te identificeren.
• Softwareontwikkelaars die zich richten op de bouw van analytics-tools of die werken aan het ontwikkelen van e-commerce systemen kunnen het Apriori-algoritme implementeren als een onderdeel van hun softwareoplossingen.

Wil jij je aan de slag met Data Mining en jezelf verder ontwikkelen binnen dit vakgebied? Bij Working Talent bieden we een 12 maanden durend IT traineeship om jouw carrière in de IT een vliegende start te geven.

Het traineeship begint met een 8 weken durende IT-bootcamp, waarin je een solide basis legt met onderwerpen zoals Agile & Scrum, networking, security, big data, development en cloud. Vervolgens kun je je specialiseren in de volgende vakgebieden: data, security, development, business & IT of business intelligence.

Na het bootcamp ga je aan de slag bij een van onze opdrachtgevers om praktijkervaring op te doen. Gedurende het traineeship bieden we je persoonlijke begeleiding en coaching om jouw groei te stimuleren en je te helpen succesvol te zijn in jouw IT-carrière. Met ons IT traineeship leg je de basis voor een veelbelovende toekomst in de IT-wereld!