◆張 婷

(湖北省消防總隊(duì) 湖北 430061)

基于 Apriori關(guān)聯(lián)規(guī)則算法的消防大數(shù)據(jù)分析方法研究

◆張 婷

(湖北省消防總隊(duì) 湖北 430061)

本文運(yùn)用消防云大數(shù)據(jù)平臺(tái)，通過(guò)Hadoop的相關(guān)組件，構(gòu)建了分布式大數(shù)據(jù)采集分析框架，研究建立Apriori關(guān)聯(lián)規(guī)則算法對(duì)已輸入保存的大規(guī)模消防火災(zāi)數(shù)據(jù)進(jìn)行計(jì)算分析，力圖找出火災(zāi)發(fā)生因素之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系。

Apriori關(guān)聯(lián)規(guī)則；算法；大數(shù)據(jù)；消防

0 引言

隨著我國(guó)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，城鎮(zhèn)化建設(shè)加快步伐以及消防力量的有限，給消防部隊(duì)防火和滅火提出新的挑戰(zhàn)。隨著消防信息化建設(shè)水平的不斷提高，我國(guó)消防數(shù)據(jù)以驚人的速度增加，對(duì)于這些消防火災(zāi)的大數(shù)據(jù)，如何加以采集、存儲(chǔ)與分析利用，結(jié)合大數(shù)據(jù)的計(jì)算技術(shù)找出火災(zāi)發(fā)生的關(guān)鍵因素之間的某些關(guān)聯(lián)規(guī)則與客觀規(guī)律為我所用，成為急迫的當(dāng)務(wù)之急。

1 MapReduce分布式計(jì)算框架下的消防大數(shù)據(jù)分析建模

MapReduce把對(duì)大規(guī)模數(shù)據(jù)集的操作，分發(fā)給一個(gè)主節(jié)點(diǎn)管理下的各個(gè)分節(jié)點(diǎn)共同完成，然后通過(guò)整合各個(gè)節(jié)點(diǎn)的中間結(jié)果，得到最終結(jié)果。

MapReduce分布式計(jì)算框架模型中，通過(guò)JobTracker通過(guò)任務(wù)調(diào)度，將Apriori關(guān)聯(lián)規(guī)則算法計(jì)算分配給每一個(gè)TaskTracker，TaskTracker將進(jìn)行模型Apriori關(guān)聯(lián)規(guī)則算法計(jì)算火災(zāi)數(shù)據(jù)，其計(jì)算結(jié)果通過(guò)調(diào)用的方式進(jìn)行匯總，提高處理效率。

Apriori關(guān)聯(lián)規(guī)則算法判定條件：支持度(Support)和置信度(Confidence)

設(shè)I={i1,i2,…,im}是一個(gè)項(xiàng)目集合，事物數(shù)據(jù)庫(kù)D={t1,t2,…,tn}是由一系列具有唯一標(biāo)識(shí)TID的事物組成，每個(gè)事物ti(I = 1, 2, … , n)都對(duì)應(yīng)I上的一個(gè)子集。

例如在火災(zāi)記錄中，I是全部火災(zāi)因素的集合，D是火災(zāi)出現(xiàn)的因素，每個(gè)元組ti是一次火災(zāi)的因素集合，它便是I的一個(gè)子集。

如果一個(gè)項(xiàng)目集A?I，則它在D上的支持度是包含A事物集在D中所占的百分比。關(guān)聯(lián)規(guī)則是形如X?Y的邏輯蘊(yùn)含式，其中X?I，Y?I，且X∩Y=?。如果事務(wù)數(shù)據(jù)庫(kù)D中有s%的事務(wù)包含X∪Y，則稱(chēng)關(guān)聯(lián)規(guī)則X?Y的支持度為s%。

若還是有上定義在I和D形如X?Y關(guān)聯(lián)規(guī)則，它的置信度是指包含X和Y的事物數(shù)與包含X的事物數(shù)之比，給定全局項(xiàng)目集I和數(shù)據(jù)庫(kù)D ，D中所有滿足指定的最小支持度（MinSupport）的項(xiàng)目集，即大于或等于MinSupport的I的非空子集，稱(chēng)為頻繁項(xiàng)目集（頻集）。在頻繁項(xiàng)目集中挑選出所有不被其他元素包含的頻繁項(xiàng)目集稱(chēng)為最大頻繁項(xiàng)目集（最大頻集）。

在I上滿足最小支持度和最小置信度（MinConfidence）的關(guān)聯(lián)規(guī)則稱(chēng)為強(qiáng)關(guān)聯(lián)規(guī)則。

假設(shè)考慮項(xiàng)集{A,B,C,D,E}，這些項(xiàng)集任意的排列組合將會(huì)產(chǎn)生25=32項(xiàng)集組合，而每個(gè)項(xiàng)組合都是一個(gè)產(chǎn)生規(guī)則的可能候選項(xiàng)集。

由此可見(jiàn)在產(chǎn)生如此大量的規(guī)則，而這些規(guī)則大部分可能并不是都為我們所需要的，所以在產(chǎn)生的規(guī)則中我們需要篩選出那些支持度、置信度較高的強(qiáng)相關(guān)規(guī)則[3]。

2 Apriori關(guān)聯(lián)規(guī)則算法模型

首先，將循環(huán)數(shù)據(jù)集，將其中所有的1階項(xiàng)集全部找出來(lái)，根據(jù)預(yù)先設(shè)定的最小支持度閥值找出1階項(xiàng)集中的頻繁項(xiàng)集，記為I1。然后通過(guò)上步的1階頻繁項(xiàng)集計(jì)算2階候選集C2，同樣篩選出滿足條件的2階頻繁項(xiàng)集，記為I2；重復(fù)上面的步驟，直到根據(jù) IK-1所產(chǎn)生的候選 CK中的所有項(xiàng)集支持度都小于最小支持度，即不再有頻繁項(xiàng)集產(chǎn)生為止。

不斷重復(fù)迭代的過(guò)程中，關(guān)于生成候選項(xiàng)集與置信度判斷涉及到“連接”與“剪枝”兩個(gè)部分。我們先看看 Apriori算法的重要性質(zhì)：一個(gè)項(xiàng)集是頻繁的，它的所有非空子集都必須是頻繁項(xiàng)集。

連接是指由lK生成CK-1候選集的過(guò)程，lK自身與自身連接，連接的條件是兩個(gè)K項(xiàng)集合前k-1項(xiàng)相同，第K項(xiàng)不同。lK自身連接的目的是通過(guò)已知的頻繁項(xiàng)集構(gòu)成長(zhǎng)度更大的項(xiàng)集，這樣項(xiàng)集為頻繁項(xiàng)集的概率更大，從而減少了計(jì)算量。

在連接下，還是會(huì)產(chǎn)生非頻繁的候選項(xiàng)集，剪枝指的就是剔除這些非頻繁的候選項(xiàng)集。對(duì)任意候選頻繁項(xiàng)集 CK，如果其有k-1項(xiàng)子集不是頻繁的，則可以剔除此候選項(xiàng)集。

推導(dǎo)強(qiáng)規(guī)則方法：

對(duì)于每個(gè)頻繁子集（除了項(xiàng)集 ）I，找出項(xiàng)集所有的非空真子集；

對(duì)于I的每一個(gè)子集s，形成一個(gè)規(guī)則s ? I-s；

對(duì)于每一個(gè)規(guī)則R，計(jì)算它的置信度conf(R) =sup(I)/sup(s) ；如果conf(R)≥min_conf，則選取R為強(qiáng)規(guī)則。

3 消防云大數(shù)據(jù)平臺(tái)上的Apriori關(guān)聯(lián)規(guī)則算法實(shí)現(xiàn)

3.1 消防云上構(gòu)建Hadoop大數(shù)據(jù) cluster

在省級(jí)消防云上，利用云的管理工具開(kāi)設(shè)三個(gè)計(jì)算空間，分別在三個(gè)節(jié)點(diǎn)空間上安裝 JAVA并配置環(huán)境變量,使用：java version "1.8.0_141"，安裝Hadoop 2.7.3。

配置集群文件- etc/hadoop/core-site.xml, etc/hadoop/hdfs-s ite.xml, etc/hadoop/yarn-site.xml and etc/ hadoop/mapred-site.xml，etc/hadoop/slaves.

啟動(dòng) Hadoop，查找進(jìn)程,主節(jié)點(diǎn) yuh1有 ResourceManager、NameNode、SecondaryNameNode；其他節(jié)點(diǎn)中 NodeManager、DataNode進(jìn)程，Hadoop大數(shù)據(jù)環(huán)境搭建成功。

3.2 MapReduce計(jì)算框架下的Apriori算法實(shí)現(xiàn)

將2中的Apriori中算法過(guò)程，結(jié)合MapReduce模型：

String terms[]=value.tostring() .split(“,”)

對(duì)于第一次計(jì)算輸入map的key為火災(zāi)標(biāo)識(shí)，value為火災(zāi)因素，以逗號(hào)隔開(kāi)的形式。輸出以火災(zāi)因素為新的標(biāo)識(shí) key，整數(shù)1為value，輸出的結(jié)果再經(jīng)過(guò)reduce計(jì)算，輸出結(jié)果key為火災(zāi)因素標(biāo)識(shí)，value為求和數(shù)據(jù)，其中拋棄小于最小支持度數(shù)據(jù),結(jié)果再經(jīng)過(guò)計(jì)算，得出火災(zāi)因素關(guān)聯(lián)關(guān)系。

3.3 大數(shù)據(jù)實(shí)例分析

從某省消防云大數(shù)據(jù)平臺(tái)的火警實(shí)時(shí)受理及出警系統(tǒng)中抽取近3年（2013年1月-2017年6月）火災(zāi)數(shù)據(jù)構(gòu)成分析計(jì)算的大數(shù)據(jù)實(shí)例集。由于數(shù)據(jù)涉及保密，選取常見(jiàn)的火災(zāi)因素抽象成數(shù)字 1，2，3，4，5；火災(zāi)類(lèi)型名稱(chēng)抽象成T100,T200,T300，T400；最小的支持度定義如0.5。

第一次掃描，因素1，出現(xiàn)次數(shù)為2次，2為3次，3為3次，4為1次，5為3次，表示為C1: {1}:2, {2}:3, {3}:3, {4}:1, {5}:3 ，其支持度分別是0.5、0.75、0.75、0.25、0.75，去掉支持度＜0.5的，變成F1: {1}:2, {2}:3, {3}:3, {5}:3

得到數(shù)據(jù)，作為第二次計(jì)算的輸入數(shù)據(jù)因素 1，2同時(shí)出現(xiàn)為1次，1,3同時(shí)出現(xiàn)為2次，1，5同時(shí)出現(xiàn)為1次，2,3同時(shí)出現(xiàn)2次，2,5同時(shí)出現(xiàn)為3次，3,5同時(shí)出現(xiàn)為2次，表示C2: {1,2}:1,{1,3}:2, {1,5}:1, {2,3}:2, {2,5}:3, {3,5}:2，得到支持度為0.5、0.75、0.75、0.75，去掉支持度＜0.5的得到F2: {1,3}:2, {2,3}:2, {2,5}:3,{3,5}:2

在這里要用到 Apriori算法的性質(zhì)：K+1項(xiàng)頻繁集的任意 K項(xiàng)頻繁集必須是頻繁的，也就是說(shuō)如果K+1項(xiàng)頻繁集中如果有一項(xiàng)K項(xiàng)頻繁集不頻繁，那么K+1項(xiàng)頻繁集也是不頻繁的。

進(jìn)行第三此掃描同時(shí)出現(xiàn)2,3,5為2次表示為C3: {2, 3, 5}:2，其支持度為0,5，

得到最后的關(guān)聯(lián)規(guī)則。

為2時(shí)，同時(shí)出現(xiàn)3的支持度為0.5，置信度為0.6666667；

為3時(shí)，同時(shí)出現(xiàn)2的支持度為0.5，置信度為0.6666667；

為3時(shí)，同時(shí)出現(xiàn)5的支持度為0.5，置信度為0.6666667；

為5時(shí)，同時(shí)出現(xiàn)3的支持度為0.5，置信度為0.6666667；

為2時(shí)，同時(shí)出現(xiàn)5的支持度為0.75，置信度為1；

為5時(shí)，同時(shí)出現(xiàn)2的支持度為0.75，置信度為1

為2時(shí)，同時(shí)出現(xiàn)3和5的支持度為0.5，置信度為0.6666667；

為3和5時(shí)，同時(shí)出現(xiàn)2的支持度為0.5，置信度為1；

為3時(shí)，同時(shí)出現(xiàn)2和5的支持度為0.5，置信度為0.6666667；

為2和5時(shí)，同時(shí)出現(xiàn)3的支持度為0.5，置信度為0.6666667；

為5時(shí)，同時(shí)出現(xiàn)2和3的支持度為0.5，置信度為0.6666667；

為2和3時(shí)，同時(shí)出現(xiàn)5的支持度為0.5，置信度為1。

3.4 實(shí)例分析結(jié)果

定義最小置信度定義為0.8，分析結(jié)果如下：

同時(shí)發(fā)生2，5的概率為0.75,發(fā)生2的時(shí)候發(fā)生5的概率為1。

同時(shí)發(fā)生2，5的概率為0.75,發(fā)生5的時(shí)候發(fā)生2的概率為1。

同時(shí)發(fā)生2，3，5的概率為0.5,發(fā)生{3,5}的時(shí)候發(fā)生2的概率為1。

同時(shí)發(fā)生2，3，5的概率為0.5,發(fā)生｛2，3｝的時(shí)候發(fā)生5的概率為1。

4 結(jié)束語(yǔ)

造成火災(zāi)的原因比較，涉及因素多，例如氣象、建筑結(jié)構(gòu)、人員素質(zhì)等等，若將這些因素也列入 Apriori關(guān)聯(lián)規(guī)則算法的項(xiàng)目集合中，還需要更加豐富的專(zhuān)業(yè)知識(shí)，并通過(guò)大量數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)訓(xùn)練，調(diào)整 Apriori項(xiàng)目集合，更好地找到因素之間的關(guān)聯(lián)規(guī)則。因此，下一步的研究工作將集中在優(yōu)化算法模型，提高算法效率。

[1]楚志勇,侯遵澤.基于 Dijkstra算法的鄉(xiāng)鎮(zhèn)消防站選址問(wèn)題[J].中國(guó)安全生產(chǎn)科學(xué),2011.

[2]嚴(yán)珍珍,邢立寧,陳英武.蟻群算法求解消防站的選址問(wèn)題[J].科學(xué)技術(shù)與工程,2011.

[3]朱海.基于關(guān)聯(lián)規(guī)則 Apriori算法的作業(yè)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警研究[D].吉林:吉林大學(xué),2014.