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首頁大數(shù)據(jù)時代關聯(lián)規(guī)則的評估標準和實現(xiàn)算法
關聯(lián)規(guī)則的評估標準和實現(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說過啤酒與尿布的故事，超市把有關聯(lián)的東西放在一起，以方便顧客購買，這個故事體現(xiàn)的就是關聯(lián)規(guī)則。關聯(lián)規(guī)則又被稱為關聯(lián)分析，它的目的是在一堆事物中找出具有關聯(lián)的事物。經常被應用于超市購物和電商網購的數(shù)據(jù)集中，對超市來說，運用關聯(lián)規(guī)則，能夠優(yōu)化產品的位置擺放，方便顧客購買;對電商來說，關聯(lián)規(guī)則能夠幫助優(yōu)化商品所在的倉庫位置，從而節(jié)約成本，增加經濟效益。

一、關聯(lián)規(guī)則經常用支持度、置信度和提升度來進行評估。

支持度：幾個關聯(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，就是指客戶同時購買尿布和啤酒的概率。

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

例如：

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

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

二、實現(xiàn)算法

Apriori算法是常用的用于挖掘出數(shù)據(jù)關聯(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項集及對應的支持度，篩選去掉低于支持度的1項集，產生頻繁1項集。

2.在上述基礎上，對剩下的頻繁1項集進行連接，得到候選的頻繁2項集，將低于支持度的候選頻繁2項集剪枝去掉，產生真正的頻繁2項集，

3.以此類推，迭代下去，直到無法找到頻繁k+1項集為止也就是，當?shù)趉次循環(huán)的時候，選擇頻繁k項集進行并集，生成k候選集， 對k候選集進行篩選剪枝，產生k頻繁項集，就是算法的輸出結果

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