Apriori algorithm

আ priori অ্যালগরিদম

আ priori অ্যালগরিদম একটি ক্লাসিক অ্যাসোসিয়েশন রুল লার্নিং অ্যালগরিদম। এটি ডেটা মাইনিং-এর একটি গুরুত্বপূর্ণ অংশ, যা বৃহৎ ডেটাসেট থেকে আকর্ষণীয় সম্পর্ক এবং প্যাটার্ন খুঁজে বের করতে ব্যবহৃত হয়। এই অ্যালগরিদমটি মূলত বাজার ঝুড়ি বিশ্লেষণ (Market Basket Analysis)-এর জন্য তৈরি করা হয়েছিল, কিন্তু এর ব্যবহার বর্তমানে বিভিন্ন ক্ষেত্রে বিস্তৃত হয়েছে, যেমন - ডেটা মাইনিং, মেশিন লার্নিং, প্যাটার্ন রিকগনিশন এবং বিজনেস ইন্টেলিজেন্স।

আ priori অ্যালগরিদমের মূল ধারণা

আ priori অ্যালগরিদমের মূল ধারণাটি হলো "ফ্রিকোয়েন্ট আইটেমসেট" (Frequent Itemset) খুঁজে বের করা। একটি আইটেমসেট হলো আইটেমের একটি সংগ্রহ। ফ্রিকোয়েন্ট আইটেমসেট হলো সেই আইটেমসেট যা ডেটাসেটে একটি নির্দিষ্ট সংখ্যকবার (ন্যূনতম সমর্থন গণনা - minimum support count) দেখা যায়। এই অ্যালগরিদমটি দুটি প্রধান নীতি অনুসরণ করে:

১. যদি কোনো আইটেমসেট ফ্রিকোয়েন্ট না হয়, তবে এর সুপারসেট (Superset) ফ্রিকোয়েন্ট হতে পারে না। ২. যদি কোনো আইটেমসেট ফ্রিকোয়েন্ট হয়, তবে এর সাবসেট (Subset) অবশ্যই ফ্রিকোয়েন্ট হবে।

এই নীতিগুলো ব্যবহার করে, আ priori অ্যালগরিদম অপ্রয়োজনীয় আইটেমসেটগুলো বাদ দিয়ে অনুসন্ধানের স্থান কমিয়ে আনে, যা অ্যালগরিদমের কার্যকারিতা বাড়ায়।

অ্যালগরিদমের ধাপসমূহ

আ priori অ্যালগরিদম সাধারণত নিম্নলিখিত ধাপগুলো অনুসরণ করে:

১. ==ন্যূনতম সমর্থন গণনা (Minimum Support Count) নির্ধারণ==: প্রথমে, ডেটাসেটের আকার অনুযায়ী একটি উপযুক্ত ন্যূনতম সমর্থন গণনা নির্ধারণ করতে হয়। এই মানটি নির্ধারণ করে যে কোনো আইটেমসেটকে ফ্রিকোয়েন্ট হিসেবে গণ্য করার জন্য তাকে কতবার ডেটাসেটে উপস্থিত থাকতে হবে।

২. ==ফ্রিকোয়েন্ট ১-আইটেমসেট তৈরি==: ডেটাসেটের প্রতিটি আইটেমের ফ্রিকোয়েন্সি গণনা করা হয়। যে আইটেমগুলোর ফ্রিকোয়েন্সি ন্যূনতম সমর্থন গণনার চেয়ে বেশি বা সমান, সেগুলো ফ্রিকোয়েন্ট ১-আইটেমসেট হিসেবে বিবেচিত হয়।

৩. ==ফ্রিকোয়েন্ট k-আইটেমসেট তৈরি (k > 1)==: ফ্রিকোয়েন্ট (k-1)-আইটেমসেট থেকে ক্যান্ডিডেট k-আইটেমসেট তৈরি করা হয়। তারপর, ডেটাসেটে এই ক্যান্ডিডেট আইটেমসেটগুলোর ফ্রিকোয়েন্সি গণনা করা হয়। যে ক্যান্ডিডেট আইটেমসেটগুলোর ফ্রিকোয়েন্সি ন্যূনতম সমর্থন গণনার চেয়ে বেশি বা সমান, সেগুলো ফ্রিকোয়েন্ট k-আইটেমসেট হিসেবে বিবেচিত হয়। এই প্রক্রিয়াটি পুনরাবৃত্তি করা হয় যতক্ষণ না আর কোনো নতুন ফ্রিকোয়েন্ট আইটেমসেট পাওয়া যায়।

৪. ==অ্যাসোসিয়েশন রুল তৈরি==: ফ্রিকোয়েন্ট আইটেমসেটগুলো থেকে অ্যাসোসিয়েশন রুল তৈরি করা হয়। একটি অ্যাসোসিয়েশন রুল হলো একটি শর্তসাপেক্ষ বিবৃতি যা দুটি আইটেমসেটের মধ্যে সম্পর্ক প্রকাশ করে। উদাহরণস্বরূপ, {X} -> {Y} একটি অ্যাসোসিয়েশন রুল, যেখানে X এবং Y দুটি আইটেমসেট। এই রুলটির অর্থ হলো, যদি X ডেটাসেটে উপস্থিত থাকে, তবে Y-ও উপস্থিত থাকার সম্ভাবনা বেশি।

  অ্যাসোসিয়েশন রুলের শক্তি পরিমাপ করার জন্য সাধারণত তিনটি মেট্রিক ব্যবহার করা হয়:

  * সমর্থন (Support): একটি ডেটাসেটে একটি রুল কতবার দেখা যায় তার পরিমাপ।
  * আত্মবিশ্বাস (Confidence): যদি কোনো আইটেমসেট X ডেটাসেটে উপস্থিত থাকে, তবে Y-ও উপস্থিত থাকার সম্ভাবনা।
  * লিফট (Lift): X এবং Y-এর মধ্যে সম্পর্ক কতটা শক্তিশালী, তা নির্দেশ করে। লিফট ১-এর চেয়ে বেশি হলে, X এবং Y-এর মধ্যে একটি ইতিবাচক সম্পর্ক রয়েছে।

উদাহরণ

ধরা যাক, একটি সুপারমার্কেটের ডেটাসেট রয়েছে যেখানে গ্রাহকদের কেনা পণ্যের তালিকা রয়েছে। ডেটাসেটটি নিম্নরূপ:

লেনদেন ১: {দুধ, রুটি, ডিম} লেনদেন ২: {রুটি, মার্জারিন} লেনদেন ৩: {দুধ, রুটি} লেনদেন ৪: {দুধ, ডিম, পনির} লেনদেন ৫: {রুটি, ডিম, পনির}

যদি ন্যূনতম সমর্থন গণনা ২ হয়, তাহলে:

• ফ্রিকোয়েন্ট ১-আইটেমসেট: {দুধ}, {রুটি}, {ডিম}, {পনির}, {মার্জারিন}
• ফ্রিকোয়েন্ট ২-আইটেমসেট: {দুধ, রুটি}, {রুটি, ডিম}, {দুধ, ডিম}
• অ্যাসোসিয়েশন রুল: {দুধ} -> {রুটি} (আত্মবিশ্বাস = ২/৩ = ০.৬৭)

সুবিধা

• সহজ বাস্তবায়ন: আ priori অ্যালগরিদম বোঝা এবং বাস্তবায়ন করা সহজ।
• কার্যকরী: এটি বৃহৎ ডেটাসেট থেকে কার্যকরভাবে প্যাটার্ন খুঁজে বের করতে পারে।
• বহুমুখী: এই অ্যালগরিদম বিভিন্ন ক্ষেত্রে ব্যবহার করা যেতে পারে।

অসুবিধা

• গণনামূলক জটিলতা: বৃহৎ ডেটাসেটের জন্য, অ্যালগরিদমটি গণনামূলকভাবে ব্যয়বহুল হতে পারে।
• ন্যূনতম সমর্থন গণনা সংবেদনশীলতা: ন্যূনতম সমর্থন গণনার মান পরিবর্তন করলে ফলাফলের উপর প্রভাব পড়তে পারে।
• দীর্ঘ আইটেমসেট তৈরি: লম্বা আইটেমসেট তৈরি এবং প্রক্রিয়াকরণে বেশি সময় লাগতে পারে।

অপ্টিমাইজেশন কৌশল

আ priori অ্যালগরিদমের কার্যকারিতা বাড়ানোর জন্য কিছু অপ্টিমাইজেশন কৌশল ব্যবহার করা যেতে পারে:

• FP-Growth: এটি একটি উন্নত অ্যালগরিদম যা ডেটাসেটকে একটি বিশেষ কাঠামোর (FP-Tree) মাধ্যমে উপস্থাপন করে এবং দ্রুত ফ্রিকোয়েন্ট আইটেমসেট খুঁজে বের করে। FP-Growth অ্যালগরিদম
• ECLAT: এটি একটি উল্লম্ব ডেটা ফরম্যাট ব্যবহার করে, যা ফ্রিকোয়েন্ট আইটেমসেট অনুসন্ধানের গতি বাড়ায়। ECLAT অ্যালগরিদম
• AprioriTid: এই অ্যালগরিদমটি লেনদেন আইডি ব্যবহার করে গণনা কমিয়ে আনে।

বাস্তব জীবনের প্রয়োগ

আ priori অ্যালগরিদমের কিছু বাস্তব জীবনের প্রয়োগ নিচে উল্লেখ করা হলো:

• বাজার ঝুড়ি বিশ্লেষণ: গ্রাহকরা একসাথে কোন পণ্যগুলো কেনেন, তা বিশ্লেষণ করে বিপণন কৌশল তৈরি করা।
• ওয়েব ব্যবহারের বিশ্লেষণ: ব্যবহারকারীরা ওয়েবসাইটে কী ধরনের আচরণ করে, তা বিশ্লেষণ করে ওয়েবসাইটের নকশা উন্নত করা।
• চিকিৎসা ক্ষেত্রে: রোগের লক্ষণ এবং ঝুঁকির কারণগুলো খুঁজে বের করা।
• অপরাধ বিশ্লেষণ: অপরাধের ধরণ এবং হটস্পটগুলো চিহ্নিত করা।
• সুপারিশ সিস্টেম: গ্রাহকদের পছন্দ অনুযায়ী পণ্য বা পরিষেবা সুপারিশ করা।

অন্যান্য প্রাসঙ্গিক অ্যালগরিদম

আ priori অ্যালগরিদমের পাশাপাশি আরও কিছু অ্যাসোসিয়েশন রুল লার্নিং অ্যালগরিদম রয়েছে, যেমন:

• ECLAT (Equivalence Class Transformation)
• FP-Growth (Frequent Pattern Growth)
• AIS (Agrawal, Imieliński, Swami)
• SETM (Set-Oriented Mining)

এই অ্যালগরিদমগুলো বিভিন্ন ডেটাসেট এবং ব্যবহারের ক্ষেত্রে বিভিন্ন সুবিধা প্রদান করে।

বাইনারি অপশন ট্রেডিং-এর সাথে সম্পর্ক

যদিও আ priori অ্যালগরিদম সরাসরি বাইনারি অপশন ট্রেডিং-এর সাথে সম্পর্কিত নয়, তবে এটি বাজারের ডেটা বিশ্লেষণ করে কিছু মূল্যবান অন্তর্দৃষ্টি পেতে সাহায্য করতে পারে। উদাহরণস্বরূপ, এই অ্যালগরিদম ব্যবহার করে বিভিন্ন আর্থিক উপকরণের মধ্যে সম্পর্ক খুঁজে বের করা যেতে পারে, যা ট্রেডিং সিদ্ধান্ত নিতে সহায়ক হতে পারে। এছাড়াও, গ্রাহকদের ট্রেডিং আচরণ বিশ্লেষণ করে ব্যক্তিগতকৃত ট্রেডিং কৌশল তৈরি করা যেতে পারে।

তবে, মনে রাখতে হবে যে বাইনারি অপশন ট্রেডিং একটি ঝুঁকিপূর্ণ বিনিয়োগ, এবং কোনো অ্যালগরিদমই সাফল্যের নিশ্চয়তা দিতে পারে না।

উপসংহার

আ priori অ্যালগরিদম একটি শক্তিশালী এবং বহুল ব্যবহৃত ডেটা মাইনিং কৌশল। এর সরলতা এবং কার্যকারিতার কারণে, এটি বিভিন্ন ক্ষেত্রে ব্যাপকভাবে ব্যবহৃত হয়। বৃহৎ ডেটাসেট থেকে মূল্যবান প্যাটার্ন খুঁজে বের করার জন্য এই অ্যালগরিদম একটি অপরিহার্য হাতিয়ার।

বৈশিষ্ট্য	বিবরণ	নাম	আ priori অ্যালগরিদম	প্রকার	অ্যাসোসিয়েশন রুল লার্নিং	মূল ধারণা	ফ্রিকোয়েন্ট আইটেমসেট	ডেটা প্রকার	লেনদেনমূলক ডেটা	ব্যবহার ক্ষেত্র	বাজার ঝুড়ি বিশ্লেষণ, ওয়েব ব্যবহারের বিশ্লেষণ, চিকিৎসা, অপরাধ বিশ্লেষণ, ইত্যাদি	সুবিধা	সহজ বাস্তবায়ন, কার্যকরী, বহুমুখী	অসুবিধা	গণনামূলক জটিলতা, ন্যূনতম সমর্থন গণনা সংবেদনশীলতা

আরও জানতে:

• ডেটা মাইনিং
• মেশিন লার্নিং
• অ্যাসোসিয়েশন রুল লার্নিং
• ফ্রিকোয়েন্ট আইটেমসেট
• ন্যূনতম সমর্থন গণনা
• আত্মবিশ্বাস (Confidence)
• লিফট (Lift)
• FP-Growth অ্যালগরিদম
• ECLAT অ্যালগরিদম
• বাজার ঝুড়ি বিশ্লেষণ
• টেকনিক্যাল বিশ্লেষণ
• ভলিউম বিশ্লেষণ
• ঝুঁকি ব্যবস্থাপনা
• ফিনান্সিয়াল মডেলিং
• পোর্টফোলিও ব্যবস্থাপনা
• ট্রেডিং স্ট্র্যাটেজি
• অ্যালগরিদমিক ট্রেডিং
• সময় সিরিজ বিশ্লেষণ
• পরিসংখ্যান
• সম্ভাব্যতা
• ডেটা ভিজ্যুয়ালাইজেশন

এখনই ট্রেডিং শুরু করুন

IQ Option-এ নিবন্ধন করুন (সর্বনিম্ন ডিপোজিট $10) Pocket Option-এ অ্যাকাউন্ট খুলুন (সর্বনিম্ন ডিপোজিট $5)

আমাদের সম্প্রদায়ে যোগ দিন

আমাদের টেলিগ্রাম চ্যানেলে যোগ দিন @strategybin এবং পান: ✓ দৈনিক ট্রেডিং সংকেত ✓ একচেটিয়া কৌশলগত বিশ্লেষণ ✓ বাজারের প্রবণতা সম্পর্কে বিজ্ঞপ্তি ✓ নতুনদের জন্য শিক্ষামূলক উপকরণ