推荐系统：关联规则挖掘

最新推荐文章于 2025-01-02 15:23:58 发布
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本文探讨了深度学习在图像处理领域的应用，包括AR特效、图像处理等，详细介绍了OpenGL、OpenCV等关键技术，以及如何利用这些技术实现美颜直播特效、视频剪辑和3D空间视频等功能。
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基于关联规则数据挖掘算法的推荐系统研究与实践.pdf
07-14
基于关联规则数据挖掘算法的推荐系统研究与实践.pdf
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基于hadoop实现的关联规则挖掘的图书数据分析推荐系统.zip
10-15
《基于Hadoop实现的关联规则挖掘在图书数据分析推荐系统中的应用》 图书数据分析推荐系统是当前数字图书馆和在线书店中广泛应用的技术，它旨在通过分析用户的阅读习惯和偏好，为用户提供个性化的图书推荐。本项目...
推荐系统 - 召回 - 关联规则挖掘 (association rule)
weixin_41332009的博客
02-05 1088
在数据挖掘的知识模式中，关联规则模式是比较重要的一种。关联规则的概念由Agrawal、Imielinski、Swami 提出，是数据中一种简单但很实用的规则。关联规则模式属于描述型模式，发现关联规则的算法属于无监督学习的方法。 ...
数据挖掘——关联规则挖掘
m0_74259787的博客
01-02 2040
关联分析用于发现隐藏在大型数据集中的令人感兴趣的联系，所发现的模式通常用关联规则或频繁项集的形式表示。 关联规则反映一个事物与其它事物之间的相互依存性和关联性。如果两个或者多个事物之间存在一定的关联关系，那么，其中一个事物发生就能够预测与它相关联的其它事物的发生。
推荐系统：关联规则(3) —— FP-Growth 算法
maqianmaqian的专栏
03-17 572
在 1994 年 Rakesh Agrawal 提出了 Apriori 算法之后，关联规则挖掘技术的可用性得到了很大的提高。而且因为关联规则挖掘与生俱来的商业意义，使得它迅速成为了一个非常热门的研究领域，新的算法也不断地涌现出来。这其中，实用性比较强的一个算法，是由韩家玮教授提出的 FP-Growth 算法。FP-Growth 算法在 2000 年发表的这个 paper 《Mining Frequ...
推荐系统：关联规则(1)
qingfengxia2013的专栏
05-14 264
(转)http://my.donews.com/clickstone/2007/06/29/post-070629-185659-606/说到推荐系统，就不能不说关联规则。基于关联规则的推荐，是入门级的推荐技术实现，也是目前应用最广泛的一种推荐形式。 就拿刚上线的“蚂蚁”来说吧，打开《引爆流行》的页面，稍微滚动两下鼠标，你就可以看到这个了——“喜欢此宝贝的会员还喜欢”。豆瓣上也有类似的形式，还看...
关联规则挖掘：分布式关联规则挖掘算法
kkchenjj的博客
07-14 1137
在关联规则挖掘中，频繁项集（Frequent Itemset）是指在数据集中出现频率不低于预设阈值的项集。这里的“频率”通常指的是支持度（Support），即数据集中包含该项集的交易数占总交易数的比例。例如，考虑一个超市的销售数据，如果“面包”和“牛奶”这个组合在所有交易中至少出现了5%的次数，那么我们可以说“面包”和“牛奶”构成了一个频繁项集。MapReduce是一种编程模型，用于处理和生成大规模数据集。其核心思想是将大规模数据处理任务分解为可以并行处理的小任务，这些小任务可以在大量计算机上并行执行。
关联规则挖掘：模型与算法
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10-17
本书《关联规则挖掘：模型与算法》全面系统地介绍了关联规则挖掘的相关模型与算法，不仅覆盖了传统的关联规则挖掘方法，还扩展至负关联规则、因果规则以及大规模数据库下的挖掘技术。 在关联规则挖掘的过程中，两个...
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深入探索：数据集关联规则挖掘技术与Python实现
11-04
在推荐系统中，关联规则挖掘能够根据用户的历史行为和喜好发现用户之间的相似性，从而推荐个性化的产品或服务。而在金融行业，通过分析客户的交易记录，关联规则挖掘技术能够发现不同金融产品之间的关联性，进而为...
数据挖掘实验-week8-关联规则挖掘（Association Rule Mining）
qq_37397652的博客
04-26 4459
关联规则生成：基于频繁项集，生成表达项之间关系的关联规则。关联规则通常表示为 “X -> Y”，其中 X 是规则的前件（lhs），Y 是规则的后件（rhs）。置信度表示规则前件出现时规则后件同时出现的概率；它用于寻找数据中频繁出现的项集（itemsets）以及基于这些项集的关联规则。关联规则挖掘的一个典型应用场景是购物篮分析，即分析顾客购买商品之间的关系，以便为商家提供有关产品组合、促销活动和陈列布局的建议。这些算法在挖掘频繁项集和生成关联规则时采用了不同的策略和优化技术，以提高挖掘效率和降低计算复杂度。
关联规则推荐及Apriori算法
weixin_34410662的博客
02-13 142
参考这篇文章： http://blog.youkuaiyun.com/rongyongfeikai2/article/details/40457827   这条关联规则的支持度：support = P(A并B) 这条关联规则的置信度：confidence = support(A并B）/suport(A)   Apriori算法指导我们，如果要发现强关联规则，就必须先找到频繁集。所谓频繁集，即支持度大于最小支持...
基于hadoop实现的关联规则挖掘的图书数据分析推荐系统
毕业作品网站
05-30 3778
Apriori 算法是频繁项集挖掘中的经典算法。Apriori 算法通过多轮迭代的方法来逐步挖掘频繁项集。在第一轮迭代中，计算事务数据库中每一个项的支持度并找出所有频繁项。在之后的每一轮迭代中，将前一轮生成的频繁 k-项集作为本轮迭代的种子项集，以此来生成候选(k+1)-项集。这些候选项集在整个事务数据库中可能是频繁的，也可能是非频繁的。在本轮迭代中，需要计算每个候选(k+1)-项集在事务数据库中的实际支持度，以找出全部的(k+1)-频繁项集并将其作为下一轮的种子项集。
推荐系统_关联规则挖掘
u011263983的博客
05-26 5056
购物篮分析（关联规则挖掘，频繁规则挖掘） Apriori FPGrowth PTPGrowth
推荐系统实践(三)----基于关联规则分析的推荐算法(Apriori)
未名湖畔的落叶
01-16 8693
  关联规则分析也是一种比较常见的推荐算法，主要是根据历史数据统计不同规则出现的关系，比如：X−>YX->YX−>Y，表示XXX事件发生后，YYY事件也会有一定概率发生。   关联规则分析最著名的就是“啤酒-尿布”的经典案例，沃尔玛的超市管理人员通过数据发现，很多买尿布的人大概率事件会去购买啤酒。这是因为在
基于关联规则的推荐系统
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sunlylorn的专栏
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首先，要了解关联规则的几个概念，定义N为总事务数，N(A)、N(B)分别为项集A、项集B出现的次数，N(AB)为项集A、项集B同时出现的次数，A、B为不相交项集A∩B=Ø，规则A→B表示由A推到B： 支持度（Support）： 支持度是一种重要度量，支持度低的规则很可能是偶然现象，对推荐意义不大，另外支持度是数据剪枝的一个重要依据。 置信度（Confidence）： 置信度，字面上
关联规则挖掘（一）：基本概念
weixin_33922670的博客
12-07 572
本文主要来自《数据仓库和数据挖掘》一书，这本书讲的和维基百科里的非常相似，怀疑是从某本外文书籍里翻译过来的。 关联规则挖掘（Association rule mining）是数据挖掘中最活跃的研究方法之一，可以用来发现事情之间的联系，最早是为了发现超市交易数据库中不同的商品之间的关系。 这里有一则沃尔玛超市的趣闻。沃尔玛曾今对数据仓库中一年多的原始交易数据进行了详细的分析，发现与尿布一起被...
推荐系统的初体验（关联规则，协同过滤）
zhixiongzhao的博客
06-03 5529
最近接触了一个推荐系统的建设项目，于是我顺便回顾了一下之前零星学到的推荐知识，把一些困惑很久的问题弄明白了，所以来总结一下。 一般意义下的推荐系统是指个性化推荐，类似简单的排行榜推荐或者关联规则推荐被认为是不够个性化的。不过我困惑的问题也正在于这里，所以我来描述一下关联规则和协同过滤这两个典型的推荐方法。 关联规则是数据挖掘中的典型问题之一，又被称为购物篮分析，这是因为传统的关联规
关联规则挖掘
qiu_zhi_liao的博客
05-22 9660
关联规则挖掘可以让我们从数据集中发现项与项（item 与 item）之间的关系，它在我们的生活中有很多应用场景，“购物篮分析”就是一个常见的场景，这个场景可以从消费者交易记录中发掘商品与商品之间的关联关系，进而通过商品捆绑销售或者相关推荐的方式带来更多的销售量。所以说，关联规则挖掘是个非常有用的技术。 搞懂关联规则中的几个概念 我举一个超市购物的例子，下面是几名客户购买的商品列表： 支持度 支持...
数据挖掘：关联规则挖掘详解
关联规则挖掘包含以下几个关键步骤： 1. **数据准备**：首先，我们需要一个交易数据库，其中记录了消费者的购买行为或事件发生的历史数据。这些数据可以是一维的布尔形式，即每个交易包含一组项目。 2. **频繁项集...
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