关联规则算法Apriori的原理是基于购物篮分析的思想。它可以帮助我们发现项集之间的关联关系,例如超市购物时经常出现的商品组合,比如牛奶和面包,牛奶就是一个项,面包也是一个项,牛奶和面包的组合就是一个项集。这种算法可以在大规模数据集中寻找频繁项集(经常一起出现的商品组合),然后根据这些频繁项集生成关联规则。假...
什么是购物篮分析 单个客户一次购买商品的总和称为一个购物篮。其思想是分析商品与商品之间的关联（如经典啤酒和尿布）。常用算法分为两种：不考虑购物顺序的关联规则；以及考虑购物顺序的序贯模型。购物蓝分析主要应用于超市货架布局、互补品与互斥品、套餐设计和捆绑销售。关联规则的概念 是n个不同项目的集合，称为一...
关联规则最核心的概念是,支持度、置信度、提升度;下面用实际的例子来解释一下三个概念的含义。假设这是十车购物蓝的购物清单。 支持度(support):一个项集或者规则在所有事务中出现的频率; 啤酒+尿布一共出现了6次,则啤酒+尿布的支持度就是6/10=0.6;啤酒一共出现了8次,则啤酒的支持度就是8/10=0.8;尿布一...
提升度表示先购买A对购买B的概率的提升作用，用来判断规则是否有实际价值，即使用规则后商品在购物车中出现的次数是否高于商品单独出现在购物车中的频率。如果大于1说明规则有效，小于1则无效。公式：例子说明：可乐和薯片的关联规则的支持度是20%，购买可乐的支持度是3%，购买薯片的支持度是5%，则提升度是1.33>1,...
购物篮分析的目的是为了发现有趣的规则(To find interesting rules),购物篮分析可以发现大量的关联规则,有些关联规则只是重现了商业常识,有些关联规则则隐含了一些规则和模式(hidden rules and patterns),有些是偶发、不可重复且没有商业价值的噪音,如何确定这些关联规则的商业价值,这就是下面提及的实用关联规则评估。
在各种数据挖掘算法中,关联规则挖掘算是比較重要的一种,尤其是受购物篮分析的影响,关联规则被应用到非常多实际业务中,本文对关联规则挖掘做一个小的总结。 首先,和聚类算法一样,关联规则挖掘属于无监督学习方法,它描写叙述的是在一个事物中物品间同一时候出现的规律的知识模式,现实生活中,比方超市购物时,顾客购买记录...
关联规则之购物篮分析,购物篮分析常用于许多实体商店和在线零售的推荐系统,通过关联规则,可以将经常一起购买的商品进行组合,实现销量的提升。关联规则中有三个非常重要的指标:支持度、可信度和提升度。...
关联规则之Aprior算法(购物篮分析) 0.支持度与置信度 《mahout实战》与《机器学习实战》一起该买的记录数占所有商品记录总数的比例——支持度(整体) 买了《mahout实战》与《机器学习实战》一起该买的记录数占所有购买《mahout实战》记录数的比例——置信度(局部)...
单个客户一次购买商品的总和称为一个购物篮。其思想是分析商品与商品之间的关联(如经典啤酒和尿布)。 常用算法分为两种:不考虑购物顺序的关联规则;以及考虑购物顺序的序贯模型。 购物蓝分析主要应用于超市货架布局、互补品与互斥品、套餐设计和捆绑销售。 关联规则的概念 I=i1,i2,...,in 是n个不同项目的集合, ...
导读:本文介绍了关联规则原理及Apriori算法实现购物篮分析,以一个真实案例辅助理解关联分析。 背景与需求 客户A企业是一家全球知名家具和家居零售商,销售主要包括座椅/沙发系列、办公用品、卧室系列、厨房系列、照明系列、纺织品、炊具系列、房屋储藏系列、儿童产品系列等约10,000个产品。为了维持顾客忠诚度、扩大销售,A...