R語言 關聯規則如何排序 R語言學習之關聯規則算法
1、推薦算法中
2、物品-物品用關聯規則;
3、人物-物品用協同過濾;
4、人-人用社會網絡分析;
5、特徵-物品用預測建模,分類模型。
6、關聯規則和協同過濾算法
7、關聯規則,將所有用戶的高頻產品進行推薦,但是如果要清倉,清除一些低頻的產品,關聯規則不太適用;而協同過濾可以顧及長尾。
8、幾個概念的參考:
9、支持度(support):共5筆訂單,3筆包含商品A,A的支持度是3/5。
10、置信度(confidence):已知購買了A,有多大概率購買了B(即同時購買了AB),稱A -> B的置信度。
11、提升度:如果用戶購買商品B,100%會買C,那是不是意味着,如果用戶將商品B放入購物車,就可以向用戶推薦商品C呢?
12、大於1,說明有效,在購買A時推薦B,比直接推薦B,效果更好
13、等於1,說明無關,購買A與購買B,是獨立事件
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