本文介绍的是关联规则，分为两部分：第一部分是 不考虑用户购买的items之间严格的时序关系，每个用户有一个“购物篮”，查找其中的关联规则。第二部分 考虑items之间的严格的时序关系来分析用户道具购买路径以及关联规则挖掘。此文为第一部分的讲解。（本文所需的代码和数据集可以在这里下载。） 关联规则最常 ...
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2016-04-26 23:43:39
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做购物应用的时候,有点时候需要这样一个动画 我照着动画效果来实现一下看看 storyboard中拖入一个UIButton和一个UIImageView 代码如下: 这么做就完美了,那个判断i和j相等移除layer的做法让我想了很久(呵呵,如果你想到了更好的办法也可以告诉我). 其实我在iPad上做的时 ...
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2016-04-20 16:27:08
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WEKA使用教程目录1. 简介2. 数据格式3.数据准备4. 关联规则（购物篮分析）5. 分类与回归6. 聚类分析1. 简介WEKA的全名是怀卡托智能分析环境（Waikato Environment for Knowledge Analysis），它的源代码可通过http://www.cs.waik...
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2015-11-10 16:15:00
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关联规则就是形如A->B的表达式，A和B是整个项集中互不相交的两个子项。关联规则挖掘的主要目的在于发现数据中有意义的关联关系。购物篮分析就是通过分析顾客的购买行为来发现不同商品之间的联系。支持度、置信度、提升度支持度（A->B）=|AB|/|S|置信度（A->B）=|AB|/|A|这个基于划分的算法...
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2015-10-08 10:17:32
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提到数据挖掘，我们的第一个反应是之前的啤酒和尿布的故事听说过，这个故事是一个典型的数据挖掘关联规则。篮分析的传统线性回归之间的主要差别的差别，对于离散数据的相关性分析；常见的关联规则：关联规则：牛奶=>卵子【支撑=2%，置信度=60%】支持度：分析中的所有事务的2%同一时候购买了牛奶和鸡蛋，需设定域...
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2015-09-21 21:11:10
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如果做网站的内容运营，相关内容推荐可以帮助用户更快地寻找和发现感兴趣的信息，从而提升网站内容浏览的流畅性，进而提升网站的价值转化。相关内容 推荐最常见的两块就是“关联推荐”和“相关内容推荐”，关联推荐就是我们常说的购物篮分析，即使用购买了某商品的用户同时购买了什么这个规则来发现商品间 的潜在联系，之...
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2015-07-03 18:46:46
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前言：数据挖掘中的关联分析可以分成频繁项集的挖掘和关联规则的生成两个步骤，而Apriori算法是找频繁项集最常用到的一种算法。
关于关联分析和频繁项集请见：什么是关联分析？
中言：我们还是利用购物篮的例子来讲述Apriori算法的思路。
购物篮信息如下：
TID
Items 001
Cola, Egg, Ham
002
Cola, Diaper, Bee...
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2015-06-27 16:33:20
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关联规则挖掘可以发现大量数据中项集之间有趣的关联或相关联系。一个典型的关联规则挖掘例子是购物篮分析，即通过发现顾客放入其购物篮中的不同商品之间的联系，分析顾客的购物习惯，从而可以帮助零售商指定营销策略，引导销售等。国外有"啤酒与尿布"的故事，国内有泡面和火腿的故事。本文以Apriori算法为例介绍关联规则挖掘并以java实现。
什么是关联规则：
对于记录的集合D和记录A，记录B,A,B属于D：...
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2015-05-11 14:57:28
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1.1 FPGrowth算法
1.1.1 基本概念
关联规则挖掘的一个典型例子是购物篮分析。关联规则研究有助于发现交易数据库中不同商品（项）之间的联系，找出顾客购买行为模式，如购买了某一商品对购买其他商品的影响，分析结果可以应用于商品货架布局、货存安排以及根据购买模式对用户进行分类。
关联规则的相关术语如下：
（1）项与项集
这是一个集合的概念，在一篮子商品中的一件消费品即为一项（Ite...
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2015-05-09 17:35:41
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