R语言 关联规则如何排序 R语言学习之关联规则算法


1、推荐算法中
2、物品-物品用关联规则;
3、人物-物品用协同过滤;
【R语言 关联规则如何排序 R语言学习之关联规则算法】4、人-人用社会网络分析;
5、特征-物品用预测建模,分类模型 。
6、关联规则和协同过滤算法
7、关联规则,将所有用户的高频产品进行推荐,但是如果要清仓,清除一些低频的产品,关联规则不太适用;而协同过滤可以顾及长尾 。
8、几个概念的参考:
9、支持度(support):共5笔订单,3笔包含商品A,A的支持度是3/5 。
10、置信度(confidence):已知购买了A,有多大概率购买了B(即同时购买了AB),称A -> B的置信度 。
11、提升度:如果用户购买商品B,100%会买C,那是不是意味着,如果用户将商品B放入购物车,就可以向用户推荐商品C呢?
12、大于1,说明有效,在购买A时推荐B,比直接推荐B,效果更好
13、等于1,说明无关,购买A与购买B,是独立事件

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