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搜索关键字:购物篮    ( 39个结果
掌握顾客喜好,促进商品销售,商家应该如何做好购物篮分析?
购物篮分析是商业领域最前沿、最具挑战性的问题之一,也是许多企业研究重点问题。购物篮分析是通过发现顾客在一次购买行为中放入购物篮中不同商品之间的关联,研究客户的购买行为,从而达到辅助零售企业制定营销策略制定的一种数据分析方法。
分类:其他好文   时间:2020-07-15 12:53:30    阅读次数:138
频繁项集?关联规则?支持度?置信度?
项集: 最基本的模式是项集,它是指若干个项的集合。频繁模式是指数据集中频繁出现的项集、序列或子结构。频繁项集是指支持度大于等于最小支持度(min_sup)的集合。其中支持度是指某个集合在所有事务中出现的频率。频繁项集的经典应用是购物篮模型。常用的频繁项集的评估标准有支持度,置信度和提升度(关联规则) ...
分类:其他好文   时间:2020-04-04 14:45:35    阅读次数:976
关联规则
关联规则(AssociationRules),无监督学习方法,用于知识发现。 其可以用于给数据进行标注,但缺点是其结果难以进行评估。 关联规则的最经典的案例就是购物篮分析。同样也可用于电影推荐、约会网站或者药物间的相互副作用。 关联规则首先定义:为项集(items),其中为项。 则为数据库(data... ...
分类:其他好文   时间:2020-03-24 23:27:32    阅读次数:242
关联算法
一、概念 关联算法常用于购物篮分析:找到正向、强关联的商品集合,用来优化货架商品摆放和捆绑销售。 关联算法需要明确:频繁项集(A,B),A->B和B->A的关联方向(正、负)与关联程度(强、弱)。 频繁项集:出现次数不小于设定阀值的商品集合 电商常用单品推荐单品,称为频繁2项集,形如(A,B)。 关 ...
分类:编程语言   时间:2019-10-26 17:33:09    阅读次数:104
Python中的Apriori关联算法-市场购物篮分析
数据科学Apriori算法是一种数据挖掘技术,用于挖掘频繁项集和相关的关联规则。本模块重点介绍什么是关联规则挖掘和Apriori算法,以及Apriori算法的用法。此外,在小型企业场景中,我们将借助Python编程语言构建一个Apriori模型。 什么是关联规则挖掘? 如前所述,Apriori算法用 ...
分类:编程语言   时间:2019-10-21 16:11:56    阅读次数:267
机器学习与数据挖掘150道题
单选题 1. 某超市研究销售纪录数据后发现,买啤酒的人很大概率也会购买尿布,这种属于数据挖掘的哪类问题?(A) A. 关联规则发现 B. 聚类 C. 分类 D. 自然语言处理 2. 以下两种描述分别对应哪两种对分类算法的评价标准? (A) (a)警察抓小偷,描述警察抓的人中有多少个是小偷的标准。 ( ...
分类:其他好文   时间:2019-07-09 13:36:22    阅读次数:106
数据挖掘——关联算法
一、概念 关联(Association) 关联就是把两个或两个以上在意义上有密切联系的项组合在一起。 关联规则(AR,Assocaition Rules) 用于从大量数据中挖掘出有价值的数据项之间的相关关系。(购物篮分析) 协同过滤(CF,Collaborative Filtering) 协同过滤常 ...
分类:编程语言   时间:2018-11-03 02:08:55    阅读次数:239
第3章 机器学习的典型应用 3-1 典型应用-关联规则
购物篮分析所用到的算法就叫关联规则。购物篮分析这个算法从某种意义上来说它并不是一个典型的机器学习的算法,它是一个典型的数据挖掘的算法。 ...
分类:其他好文   时间:2018-10-15 20:42:48    阅读次数:147
关联分析FPGrowth算法在JavaWeb项目中的应用
关联分析(关联挖掘)是指在交易数据、关系数据或其他信息载体中,查找存在于项目集合或对象集合之间的频繁模式、关联、相关性或因果结构。关联分析的一个典型例子是购物篮分析。通过发现顾客放入购物篮中不同商品之间的联系,分析顾客的购买习惯。 ...
分类:编程语言   时间:2018-10-10 00:00:38    阅读次数:220
关联规则评价标准
前面我们讨论的关联规则都是用支持度和自信度来评价的,如果一个规则的自信度高,我们就说它是一条强规则,但是自信度和支持度有时候并不能度量规则的实际意义和业务关注的兴趣点。 一个误导我们的强规则 看这样一个例子,我们分析一个购物篮数据中购买游戏光碟和购买影片光碟之间的关联关系。交易数据集共有10,000 ...
分类:其他好文   时间:2018-05-23 17:08:00    阅读次数:1039
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