一、頻繁項集 1、應用 “尿布和啤酒” 關聯概念：尋找多篇文章中共同的詞匯集合。項->詞，購物籃->文檔 文檔抄襲：尋找多個購物籃中共同出現的項對，同一個項對出現在越多的購物籃中，其相似度越高。項->文檔，購物籃->句子 2、關聯 ...

在各種數據挖掘算法中，關聯規則挖掘算是比較重要的一種，尤其是受購物籃分析的影響，關聯規則被應用到非常多實際業務中，本文對關聯規則挖掘做一個小的總結。 首先，和聚類算法一樣，關聯規則挖掘屬於無監督學習方法，它描寫敘述的是在一個事物中物品間同一時候出現的規律的知識模式，現實生活中 ...

轉自: http://blog.sina.com.cn/s/blog_72e6be570101o62r.html 在電商數據運營中，對於客戶而言，有兩個很重要的指標對於擴大銷售規模是很重要的：第一，提高顧客重復購買次數；第二，提高客戶訂單中的Basket size（即購物籃 ...

名詞： 挖掘數據集：購物籃數據 挖掘目標：關聯規則 關聯規則：啤酒=>尿布（支持度0.02，置信度0.6） 支持度：所有數據中有2%的購物記錄包含了啤酒和尿布 置信度：所有包含啤酒的購物記錄里有60%包含尿布 最小支持度閾值和最小置信度閾值。 項集：項（商品）組成的集合 K- ...

提到數據挖掘，我們的第一個反應是之前的啤酒和尿布的故事聽說過，這個故事是一個典型的數據挖掘關聯規則。籃分析的傳統線性回歸之間的主要差別的差別，對於離散數據的相關性分析； 常見的關聯規則： 關聯規則：牛奶=>卵子【支撐=2%，置信度=60%】 支持度：分析中的所有 ...

上一篇我們講了關聯分析的幾個概念，支持度，置信度，提升度。以及如何利用Apriori算法高效地根據物品的支持度找出所有物品的頻繁項集。 Python --深入淺出Apriori關聯分析算法（一） 這次呢，我們會在上次的基礎上，講講如何分析物品的關聯規則得出關聯結果，以及給出 ...

隨手帶回了他們喜歡的啤酒。但這畢竟是事后分析，我們更應該關注的，是在這樣的場景下，如何找出物品之間的關聯 ...

輸出結果： ...