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购物篮分析

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生信喵实验柴
发布2022-10-25 19:52:52
3330
发布2022-10-25 19:52:52
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购物篮分析属于一种关联规则,是数据挖掘中非常流行的一种技术,购物篮分析有着广泛的应用,例如用于网络交易记录分析,视频推荐系统,购物推荐系统等。R 中实现关联分析可以使用 arules 包,里面包含了 apriori 算法与 eclat 算法等。

代码语言:javascript
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library(arules)
data(Groceries)
Groceries
inspect(Groceries)
fit <- apriori(Groceries,parameter = list(support=0.01,confidence=0.5))
fit
summary(fit)
inspect(fit)

最后的结果,就是很多条关联规则,购买了橙子和奶酪的顾客,很可能购买牛奶,这个时候我们就可以推荐他购买牛奶。

我们还可以尝试别的算法比较下结果,当然在我们日常也可以利用大数据,比如我们最近想买一个照相机,那我们将他加入淘宝的购物车,不购买。紧接着淘宝就会给我们推送一些优惠券之类的, 促成我们的这一笔潜在交易。

写在最后:有时间我们会努力更新的。大家互动交流可以前去论坛,地址在下面,复制去浏览器即可访问,弥补下公众号没有留言功能的缺憾。原地址暂未启用(bioinfoer.com)。

代码语言:javascript
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sx.voiceclouds.cn

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原始发表:2022-09-14,如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除

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