python으로 Association Rule 구현하기 위한 선행 연구 조사

진행하는 프로젝트에 적용하기 위해 Association Rule(이하 AR)을 사용해야 하는 상황이 생겼다.

우선 찾아본 결과 우리가 적용할 수 있는 두 가지 방법이 있다.

1. python을 이용한 AR 구현

아래 5개의 링크가 파이썬을 이용한 AR 구현 관련된 자료이다. 시간이 날 때 하나씩 테스트 해봐야 겠다.

https://pypi.python.org/pypi/apyori/1.1.1

https://github.com/asaini/Apriori

http://orange3-associate.readthedocs.io/en/latest/scripting.html

https://pypi.python.org/pypi/Orange3-Associate

https://github.com/asaini/Apriori

2. Spark ML을 이용한 AR 구현

 

스파크 2.2.0 버전에서 FPGrowth 함수를 이용하여 구현이 가능하다. 더 자세한 내용은 아래 링크를 참고하면 된다.

• https://spark.apache.org/docs/latest/ml-frequent-pattern-mining.html

우리가 플랫폼과 알고리즘 선택에 중요하게 생각하는 것들은 아래와 같다.

• 빅데이터 커버 가능

• 사용이 쉬운 알고리즘

• 우리 솔루션에 적용이 가능한 알고리즘

• 다양한 하이퍼 파라미터를 이용한 튜닝이 가능한 알고리즘

빅데이터 기반의 추천 시스템 구현을 위해서는 Spark ML을 이용하는 것이 좋으나, 현재 당장 Apache Spark를 적용하지 않기 때문에 Python을 이용 하는 방법을 선택했다.