劝君更进一杯酒,西出阳关无故人。
在前文中已经分享了协同过滤算法的内容,在本文中将继续分享另外一种推荐算法-关联规则算法。关联算法在数据挖掘领域有着广泛的应用,从市场分析到应用推荐都有包含。本文将深入探讨关联规则算法的基本原理、应用领域和案例应用。
关联规则算法是一种数据挖掘技术,用于发现数据集中项(item)之间的关联关系,通常应用于大规模交易数据或者购物车数据,推荐产品给相关人员进行购买。最著名的应用就是啤酒与尿布的案例,发现了购买啤酒和尿布之间的关联。关联规则算法核心思想就是寻找频繁项集之间的关联关系,算法主要是置信度和支持度两方面的内容,支持度表示的是一个项集出现的频率,而置信度表示的是规则的可信度。
关联算法的应用领域主要应用于市场分析、推荐系统、医疗诊断和信贷评级。
在介绍算法原理之前,先介绍几个概念:
频繁项集: 项(Items) : 数据集中的元素,通常是指具体的产品。 项集(ItemSets) : 项的集合,可以包含一个或者多个项。 频繁项集: 在数据集中频繁出现的项集,当某些项集出现的频率高于阈值就会被选定,一般是通过最小支持度的参数来确定的。
关联规则(Association Rules): 这些规则用于描述项之间的关联性,一个关联规则通常由两部分组成:前提 (antecedent) 和结论 (consequent)。前提是规则的条件,结论是规则的结论。关联规则通常有规则就会有对应的结论。
支持度(Support): 支持度是一个频繁项集的度量,表示包含该项集的交易次数与总交易次数的比率。支持度用来衡量一个项集在整个数据集中的普遍程度。如果某项集的支持度高于某个阈值,那么它被认为是频繁的。
支持度(A) = 包含项集A的交易数 / 总交易数
置信度(Confidence) :置信度是关联规则的度量,表示规则的可信程度。它表示在前提成立的情况下,结论发生的概率。高置信度意味着前提与结论之间的关联性更强。
置信度(A B) = 支持度(A B) / 支持度(A)
最小支持度和最小置信度:这两个参数由用户设置,用于控制频繁项集和关联规则的发现过程。通常,用户会根据具体应用的需求来调整这些参数。
关联规则算法的工作原理如下:
总结而言,关联规则算法是一种强大的数据挖掘工具,可以寻找数据中的关联关系,通常用于市场分析、推荐系统等多个领域。它基于频繁项集进行关联规则的构建,以支持度和置信度为核心度量。通过调整最小支持度和最小置信度的参数,可以根据具体应用的需求来输出模型运算的结果。
在算法实践中,以用户消费数据集为数据计算基础,计算可能存在的产品关联关系。
如下所示,是关联规则算法的主程序,首先根据数据组装频次的映射关系。然后循环计算计数频次。
以下是频次计算方法以及是否有子集合。
根据频繁的数据集选出候选集合,从而进行后续结果的计算。
根据频繁数据集来产生具体的关联规则。
关联规则算法结果,通过输入算法集,可以输出关联规则的计算结果,控制台的输出结果即是产品之间的关联度,可以看出芝士和牛奶、面包的关联度是很高的。在产品推介时就可以利用关联规则算法进行产品推荐。
在本文中,主要介绍了关联规则的原理和项目实践,最终通过代码实现编码,完成了模型的计算结果。关联规则算法在电商系统中为十分常见的推荐算法,感兴趣的朋友可以关注学习。
作者:斜月
链接:https://juejin.cn/post/7289719131582267447
来源:稀土掘金
页面更新:2024-02-02
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