电子商务数据挖掘之关联算法(二):牛奶可以搭配哪些商品.pdf
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1、电子商务数据挖掘之关联算法(二):牛奶可以搭配哪 些商品 Posted on 2013 年 09 月 16 日 by admin in 消费者研究, 电子商务with 0 Comments 在电商数据挖掘之关联算法 (一): “ 啤酒尿布 ” 的关联规则是怎么来的, 我们介绍了关联规则的基本概念,这一期则以数据实例来看最著名的Apriori 关联算 法的演算过程。 从一家公司的销售记录中我们找到以下8 条消费记录,并以 3 作为最小支持度, 也就是说出现频率在3 次以下的记录是被我们所忽略的。 所有满足最小支持度3 的 1 项频集如下,其中的支持度是指该产品在整个数据 集中出现的次数。比如牛奶
2、出现了5 次,而冰淇淋出现了3 次。 递归执行,所有满足最小支持度3 的 2 项频集如下,这其中出现最多的频集是 牛奶,面包和面包,果酱,各自出现了4 次。 再次递归执行,所有满足最小支持度3 的 3 项频集只剩下一条: 那么牛奶,果酱,面包就是我们要的满足最小支持度3 的 3 项频集,也就 是说牛奶、果酱和面包这三个商品是最经常被一起购买的。 概念层次的数据挖掘 在研究挖掘关联规则的过程中,许多学者发现在实际应用中,对于很多应用来 说,由于数据分布的分散性,数据比较少,所以很难在数据最细节的层次上发现一 些强关联规则。要想在原始的概念层次上发现强的 (strong ) 和有意义的(inter
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