写一个用Java实现的Apriori算法药店管理系统的推荐药品的算法

时间: 2024-05-11 12:19:38 浏览: 91
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Apriori算法的Java实现

这里提供一个简单的基于Java实现的Apriori算法药店管理系统的推荐药品的算法,大致思路如下: 1. 首先,从药店管理系统中获取所有的交易记录及其对应的药品清单。 2. 基于Apriori算法,计算出所有频繁项集及其对应的支持度。 3. 对于每一位顾客,根据其历史购买记录,计算其可能感兴趣的频繁项集。 4. 通过计算顾客历史购买记录与所有频繁项集的置信度,推荐可能感兴趣的药品清单。 以下是Java代码的实现: ```java import java.util.*; public class AprioriAlgorithm { // 计算所有候选项集的支持度 public static Map<Set<String>, Integer> supportCount(List<Set<String>> transactions, List<Set<String>> itemSets) { Map<Set<String>, Integer> supportCounts = new HashMap<>(); for (Set<String> transaction : transactions) { for (Set<String> itemSet : itemSets) { if (transaction.containsAll(itemSet)) { supportCounts.put(itemSet, supportCounts.getOrDefault(itemSet, 0) + 1); } } } return supportCounts; } // 从候选项集中筛选出所有频繁项集 public static List<Set<String>> frequentItemSets(List<Set<String>> transactions, List<Set<String>> itemSets, double minSupport) { List<Set<String>> frequentItemSets = new ArrayList<>(); Map<Set<String>, Integer> supportCounts = supportCount(transactions, itemSets); for (Map.Entry<Set<String>, Integer> entry : supportCounts.entrySet()) { double support = (double)entry.getValue() / transactions.size(); if (support >= minSupport) { frequentItemSets.add(entry.getKey()); } } return frequentItemSets; } // 从频繁项集中生成所有候选规则 public static List<Rule> candidateRules(Set<String> frequentItemSet) { List<Rule> rules = new ArrayList<>(); if (frequentItemSet.size() < 2) { return rules; } for (String item : frequentItemSet) { Set<String> antecedent = new HashSet<>(); antecedent.add(item); Set<String> consequent = new HashSet<>(frequentItemSet); consequent.remove(item); rules.add(new Rule(antecedent, consequent)); } return rules; } // 计算规则置信度 public static Map<Rule, Double> confidence(List<Set<String>> transactions, List<Rule> rules) { Map<Rule, Double> confidences = new HashMap<>(); Map<Set<String>, Integer> supportCounts = supportCount(transactions, ruleset(rules)); for (Rule rule : rules) { double antecedentSupport = (double)supportCounts.get(rule.antecedent) / transactions.size(); double ruleSupport = (double)supportCounts.get(ruleset(rule)) / transactions.size(); double confidence = ruleSupport / antecedentSupport; confidences.put(rule, confidence); } return confidences; } // 计算规则的支持度和置信度 public static List<Rule> associationRules(List<Set<String>> transactions, List<Set<String>> frequentItemSets, double minConfidence) { List<Rule> rules = new ArrayList<>(); for (Set<String> frequentItemSet : frequentItemSets) { for (Rule rule : candidateRules(frequentItemSet)) { Map<Rule, Double> confidences = confidence(transactions, Arrays.asList(rule)); for (Map.Entry<Rule, Double> entry : confidences.entrySet()) { double confidence = entry.getValue(); if (confidence >= minConfidence) { rules.add(entry.getKey()); } } } } return rules; } // 计算推荐药品清单 public static Set<String> recommend(List<Set<String>> transactions, List<Set<String>> frequentItemSets, List<String> history, double minConfidence) { Set<String> recommendations = new HashSet<>(); Set<String> purchased = new HashSet<>(history); List<Rule> rules = associationRules(transactions, frequentItemSets, minConfidence); for (Rule rule : rules) { if (purchased.containsAll(rule.antecedent) && !purchased.containsAll(rule.consequent)) { recommendations.addAll(rule.consequent); } } return recommendations; } // 将规则转化为项集 private static Set<String> ruleset(Rule rule) { Set<String> itemSet = new HashSet<>(); itemSet.addAll(rule.antecedent); itemSet.addAll(rule.consequent); return itemSet; } // 测试 public static void main(String[] args) { // 构造交易记录 List<Set<String>> transactions = new ArrayList<>(); transactions.add(new HashSet<>(Arrays.asList("A", "B", "C"))); transactions.add(new HashSet<>(Arrays.asList("A", "B"))); transactions.add(new HashSet<>(Arrays.asList("A", "C"))); transactions.add(new HashSet<>(Arrays.asList("A", "C", "D"))); transactions.add(new HashSet<>(Arrays.asList("B", "C", "E"))); // 构造所有可能的项集 List<Set<String>> itemSets = new ArrayList<>(); itemSets.add(new HashSet<>(Arrays.asList("A"))); itemSets.add(new HashSet<>(Arrays.asList("B"))); itemSets.add(new HashSet<>(Arrays.asList("C"))); itemSets.add(new HashSet<>(Arrays.asList("D"))); itemSets.add(new HashSet<>(Arrays.asList("E"))); itemSets.add(new HashSet<>(Arrays.asList("A", "B"))); itemSets.add(new HashSet<>(Arrays.asList("A", "C"))); itemSets.add(new HashSet<>(Arrays.asList("A", "D"))); itemSets.add(new HashSet<>(Arrays.asList("A", "E"))); itemSets.add(new HashSet<>(Arrays.asList("B", "C"))); itemSets.add(new HashSet<>(Arrays.asList("B", "D"))); itemSets.add(new HashSet<>(Arrays.asList("B", "E"))); itemSets.add(new HashSet<>(Arrays.asList("C", "D"))); itemSets.add(new HashSet<>(Arrays.asList("C", "E"))); itemSets.add(new HashSet<>(Arrays.asList("D", "E"))); itemSets.add(new HashSet<>(Arrays.asList("A", "B", "C"))); itemSets.add(new HashSet<>(Arrays.asList("A", "B", "D"))); itemSets.add(new HashSet<>(Arrays.asList("A", "B", "E"))); itemSets.add(new HashSet<>(Arrays.asList("A", "C", "D"))); itemSets.add(new HashSet<>(Arrays.asList("A", "C", "E"))); itemSets.add(new HashSet<>(Arrays.asList("A", "D", "E"))); itemSets.add(new HashSet<>(Arrays.asList("B", "C", "D"))); itemSets.add(new HashSet<>(Arrays.asList("B", "C", "E"))); itemSets.add(new HashSet<>(Arrays.asList("B", "D", "E"))); itemSets.add(new HashSet<>(Arrays.asList("C", "D", "E"))); itemSets.add(new HashSet<>(Arrays.asList("A", "B", "C", "D"))); itemSets.add(new HashSet<>(Arrays.asList("A", "B", "C", "E"))); itemSets.add(new HashSet<>(Arrays.asList("A", "B", "D", "E"))); itemSets.add(new HashSet<>(Arrays.asList("A", "C", "D", "E"))); itemSets.add(new HashSet<>(Arrays.asList("B", "C", "D", "E"))); itemSets.add(new HashSet<>(Arrays.asList("A", "B", "C", "D", "E"))); // 计算所有频繁项集 double minSupport = 0.4; List<Set<String>> frequentItemSets = frequentItemSets(transactions, itemSets, minSupport); // 推荐药品清单 double minConfidence = 0.5; List<String> history = Arrays.asList("A", "B"); Set<String> recommendations = recommend(transactions, frequentItemSets, history, minConfidence); System.out.println(recommendations); } } class Rule { public Set<String> antecedent; public Set<String> consequent; public Rule(Set<String> antecedent, Set<String> consequent) { this.antecedent = antecedent; this.consequent = consequent; } } ``` 该算法的主要思路是:首先计算出所有的频繁项集及其对应的支持度,然后对于每一位顾客,根据其历史购买记录,计算其可能感兴趣的频繁项集。最后,通过计算顾客历史购买记录与所有频繁项集的置信度,推荐可能感兴趣的药品清单。
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