生信人

找回密码
立即注册
搜索
热搜: 活动 交友 discuz
发新帖

0

收听

12

听众

279

主题
发表于 2022-9-7 10:14:06 | 查看: 614| 回复: 0
       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。
  1. library(arules)
  2. data(Groceries)
  3. Groceries
  4. inspect(Groceries)
  5. fit <- apriori(Groceries,parameter = list(support=0.01,confidence=0.5))
  6. fit
  7. summary(fit)
  8. inspect(fit)
复制代码
      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。

您需要登录后才可以回帖 登录 | 立即注册

QQ|Archiver|手机版|小黑屋|生信人

GMT+8, 2024-5-6 21:41 , Processed in 0.050270 second(s), 20 queries .

Powered by Discuz! X3.5

© 2001-2024 Discuz! Team.

快速回复 返回顶部 返回列表