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关联推荐:啤酒怎么爱上尿布?

关联发现更多CP 联系是普遍存在的,关联的存在本身是有价值的,在电商推荐中关联推荐是最简单最直接有效的。关联推荐的核心有三度:支持度,置信度,提升度....支持度是衡量某一关联的应用场景的多少 置信度是衡量某一关联在应用场景的占比 提升度是衡量某一关联推荐的应用的好坏 一个实践操作,能让我们在三度中,恍然大悟。...即关联组合出现的频率,比如‘尿布’在五个订单出现的频率=4/5;‘尿布->啤酒’ 在五个订单出现的频率=3/5; 3,什么是置信度?...一个有效的简单关联规则应具有较高的置信度和较高的支持度。如果规则的支持度较高,但置信度较低,则说明规则的可信度差;如果规则的置信度较高但支持度较低,则说明规则的应用机会很少。...5,怎么找到效果好的频繁项集 — Apriori 算法 有兴趣同学,可以考虑一些对等类为核心的Eclat算法 5.1,需要将数据转成事务对象。

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    关联分析

    这种用于发现隐藏在大型数据集中的有意义联系的分析方法即是关联分析association analysis,所发现的规则可以用关联规则association rule或频繁项集的形式表示: ?...5.关联规则:支持度与置信度 关联规则association rule指的是形如 ? 的蕴涵表达式,其中 ? 。...6.关联规则发现 给定事务的集合 ? ,关联规则发现指的是找出支持度大于等于minsup并且置信度大于等于minconf的所有规则。 挖掘关联规则的原始做法是:计算每个可能规则的支持度和置信度。...一种可靠的提高关联规则算法性能的方法将关联规则挖掘任务拆分为如下的两个子任务: 频繁项集产生:发现满足最小支持度阈值的所有项集,这些项集被称为频繁项集frequent itemset 规则的产生:目标是从上一步中发现的频繁项集中提取所有高置信度的规则...个关联规则。关联规则可以这样提取:将项集 ? 划分为两个非空的子集 ? 和 ? ,使得 ? 满足置信度阈值即可。 如果规则 ? 不满足置信度阈值,则形如 ? 的规则也一定不满足置信度阈值,其中 ?

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    关联容器

    除了顺序容器外,c++中还有关联容器。与顺序容器不同的是,关联容器中元素是按照关键字来保存和访问的。与之相对的顺序容器是按它们在容器中的位置来顺序的保存和访问的。 关联容器支持高效的查找和访问。...两个主要的关联容器类型是map和set。...原因是关联容器是按照关键字存储的,这些操作对关联容器没有意义 对于map、multimap、set、multiset 关键字类型必须定义元素的比较方法。...关联容器的操作 关联容器定义了额外的类型别名 key_type: 此容器类型的关键字类型 mapped_type: 每个关键字关联的类型:只适用与map value_type: 对于set,与key_value...关键字是const这一特性意味着不能将关联容器传递给修改或者重排容器元素的算法。关联容器可以使用只读取元素的算法。但是很多这类算法都要搜索序列。

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    TP6.0 一对一模型关联 belongsTo 相对关联(反向关联

    创建数据表 ---- 一对一反向关联使用率很高 附表关联主表称为反向关联,又称为相对关联(tp官方手册这样叫) -- 分类表 CREATE TABLE `category` ( `id` int(10...文章模型定义一对一相对关联方法 ---- public function category() { /** * belongsTo('关联模型', '当前模型外键', '关联模型主键'); * * 第一个参数...* app\model\Category 关联的模型类名(分类表模型) * * 第二个参数 * category_id 外键字段,默认的外键名规则是关联模型名+_id(文章表外键字段) * * 第三个参数...* id 关联模型主键,默认是关联模型的 $pk 值(分类表主键字段) */ return $this->belongsTo(Category::class, 'category_id', 'id')...', '关联主键'); */ return $this->belongsTo(Category::class, 'category_id', 'id')->bind([ 'name', 'sort' ]

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    网站源码,服务器,域名有什么关联

    网站源码,服务器,域名有什么关联?一个完全的网站离不开三大件,分别是:网站源码,服务器,域名。...服务器就是用来在后台存储网站数据并支撑运行的平台,当程序员把一个网站的源码写出来以后,需要先把源码上传到服务器,然后在服务器上绑定域名,并把域名解析指向服务器的IP,做完这些操作,当用户访问域名的时候,...其实就相当于在本地向服务器发送一个访问请求,服务器收到请求后将用户所需要的数据调出并以网页的格式显示在用户屏幕前。...服务器服务器其实就像我们的家用电脑一样,也有主板、CPU、内存硬盘、电源等,但由于他们处理的问题不同,服务器更像一台加强的电脑,就像一个人的大脑一样负责记录、存放、处理数据,以及支撑数据的运行分配,一旦服务器出故障...根据服务器所放的地域可分为国内数据库、服务器、海外服务器等等。域名域名是你在域名服务商里注册买到的域名,就是它的域名,这个在网络里都是唯一的。它只是你网站的一个名称,别人可以通过这个进入到你的网站。

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    使用Apriori进行关联分析(如何挖掘关联规则)

    书接上文(使用Apriori进行关联分析(一)),介绍如何挖掘关联规则。 发现关联规则   我们的目标是通过频繁项集挖掘到隐藏的关联规则。   所谓关联规则,指通过某个元素集推导出另一个元素集。...一个具有N个元素的频繁项集,共有M个可能的关联规则: ?   下图是一个频繁4项集的所有关联规则网格示意图, ? ?   ...由此可以对关联规则做剪枝处理。   还是以上篇的超市交易数据为例,我们发现了如下的频繁项集: ?   ...对于寻找关联规则来说,频繁1项集L1没有用处,因为L1中的每个集合仅有一个数据项,至少有两个数据项才能生成A→B这样的关联规则。   当最小置信度取0.5时,L2最终能够挖掘出9条关联规则: ?   ...发掘关联规则的代码如下: #生成关联规则 #L: 频繁项集列表 #supportData: 包含频繁项集支持数据的字典 #minConf 最小置信度 def generateRules(L, supportData

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    Hibernate关联关系

    Hibernate关联关系 1.1. 一对一 1.1.1. 背景 1.1.2. 准备 1.1.3. 单向外键关联 1.1.3.1. 通过丈夫访问妻子 1.1.3.2.... 启动服务器我们将会看到...=null) { session.close(); } } } /** * 测试删除wife表中的数据 * 原理: 如果设置了外键关联,那么我们想要删除wife的数据,必须先要删除其中与之外键关联的丈夫的信息...,外键总是在多的一方,即是一的一方的主键作为多的一方的外键 单向外键关联 前面已经说过,单向外键关联是只能单向访问,只能一张表访问另外一张表,比如通过One的一方可以访问到Many的一方,也可以通过Many...要想实现双向外键关联,必须是两个实体类对象互为对方的成员属性 问题并解决 因为是双向关联,因此这里的要设置双向关联的主导对象(mappedBy),否则将会出现两张表的外键都是对方的主键,这显然是冗余的,

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    【数据挖掘】关联规则挖掘 Apriori 算法 ( 频繁项集 | 非频繁项集 | 强关联规则 | 弱关联规则 | 发现关联规则 )

    文章目录 一、 频繁项集 二、 非频繁项集 三、 强关联规则 四、 弱关联规则 五、 发现关联规则 参考博客 : 【数据挖掘】关联规则挖掘 Apriori 算法 ( 关联规则简介 | 数据集 与 事物...Transaction 概念 | 项 Item 概念 | 项集 Item Set | 频繁项集 | 示例解析 ) 【数据挖掘】关联规则挖掘 Apriori 算法 ( 关联规则 | 数据项支持度 | 关联规则支持度...X \Rightarrow Y 是 强关联规则 ; 四、 弱关联规则 ---- 项集 \rm X 是 频繁项集 的前提下 , ( 项集 \rm X 的 支持度 \rm support(X...X \Rightarrow Y 是 弱关联规则 ; 五、 发现关联规则 ---- 发现关联规则 : 从 数据集 \rm D 中 , 发现 支持度 \rm support , 置信度 \rm...confidence , 大于等于给定 最小阈值 的 强关联规则 ; 目的是 发现 强关联规则 ;

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