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首頁(yè)大數(shù)據(jù)時(shí)代關(guān)聯(lián)規(guī)則的評(píng)估標(biāo)準(zhǔn)和實(shí)現(xiàn)算法
關(guān)聯(lián)規(guī)則的評(píng)估標(biāo)準(zhǔn)和實(shí)現(xiàn)算法
2020-07-01
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相信做數(shù)據(jù)分析的小伙伴一定都聽(tīng)說(shuō)過(guò)啤酒與尿布的故事，超市把有關(guān)聯(lián)的東西放在一起，以方便顧客購(gòu)買，這個(gè)故事體現(xiàn)的就是關(guān)聯(lián)規(guī)則。關(guān)聯(lián)規(guī)則又被稱為關(guān)聯(lián)分析，它的目的是在一堆事物中找出具有關(guān)聯(lián)的事物。經(jīng)常被應(yīng)用于超市購(gòu)物和電商網(wǎng)購(gòu)的數(shù)據(jù)集中，對(duì)超市來(lái)說(shuō)，運(yùn)用關(guān)聯(lián)規(guī)則，能夠優(yōu)化產(chǎn)品的位置擺放，方便顧客購(gòu)買;對(duì)電商來(lái)說(shuō)，關(guān)聯(lián)規(guī)則能夠幫助優(yōu)化商品所在的倉(cāng)庫(kù)位置，從而節(jié)約成本，增加經(jīng)濟(jì)效益。

一、關(guān)聯(lián)規(guī)則經(jīng)常用支持度、置信度和提升度來(lái)進(jìn)行評(píng)估。

支持度：幾個(gè)關(guān)聯(lián)的數(shù)據(jù)在數(shù)據(jù)集中出現(xiàn)的次數(shù)占總數(shù)據(jù)集的比重。

以啤酒和尿布為例，就是指客戶同時(shí)購(gòu)買尿布和啤酒的概率。

置信度：一個(gè)數(shù)據(jù)出現(xiàn)后，另一個(gè)數(shù)據(jù)出現(xiàn)的概率，或者說(shuō)數(shù)據(jù)的條件概率。

例如：

客戶購(gòu)買尿布時(shí)購(gòu)買啤酒的置信度，也就是購(gòu)買尿布的人，同時(shí)購(gòu)買啤酒的概率，( 尿布 -> 啤酒 ) 的置信度=同時(shí)購(gòu)買尿布和啤酒的人數(shù)/購(gòu)買尿布的人數(shù)

提升度：表示含有Y的條件下，同時(shí)含有X的概率，與X總體發(fā)生的概率之比

二、實(shí)現(xiàn)算法

Apriori算法是常用的用于挖掘出數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)規(guī)則的算法

Apriori算法采用了迭代的方法

1.掃描所有數(shù)據(jù)集，先找出候選1項(xiàng)集及對(duì)應(yīng)的支持度，篩選去掉低于支持度的1項(xiàng)集，產(chǎn)生頻繁1項(xiàng)集。

2.在上述基礎(chǔ)上，對(duì)剩下的頻繁1項(xiàng)集進(jìn)行連接，得到候選的頻繁2項(xiàng)集，將低于支持度的候選頻繁2項(xiàng)集剪枝去掉，產(chǎn)生真正的頻繁2項(xiàng)集，

3.以此類推，迭代下去，直到無(wú)法找到頻繁k+1項(xiàng)集為止也就是，當(dāng)?shù)趉次循環(huán)的時(shí)候，選擇頻繁k項(xiàng)集進(jìn)行并集，生成k候選集， 對(duì)k候選集進(jìn)行篩選剪枝，產(chǎn)生k頻繁項(xiàng)集，就是算法的輸出結(jié)果

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