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推薦系統的初體驗(關聯規則,協同過濾)

關聯規則是資料探勘中的典型問題之一,又被稱為購物籃分析,這是因為傳統的關聯規則案例大多發生在超市中,例如所謂的啤酒與尿布傳說。事實上,“購物籃”這個詞也揭示了關聯規則挖掘的一個重要特點:以交易記錄為研究物件,每一個購物籃(transaction)就是一條記錄。關聯規則希望挖掘的規則就是:哪些商品會經常在同一個購物籃中出現,其中有沒有因果關係。為了描述這種“經常性”及“因果關係”,分析者定義了幾個指標,基於這些指標來篩選關聯規則,從而得到那些不平凡的規律。主要的指標包括:支援度support,置信度confidence,提升度lift。對於一個二項規則例如“A→B”,支援度是指A與B同時出現的概率,即P(A B);置信度是B關於A的條件概率,即P(B | A);提升度是B的概率的提升,即P(B | A) / P(B)。比較常見的例子是:

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