用Numpy实现高效的Apriori算法
By 苏剑林 | 2018-05-10 | 94770位读者 | 引用用Pandas实现高效的Apriori算法
By 苏剑林 | 2015-07-02 | 142163位读者 | 引用最近在做数据挖掘相关的工作,阅读到了Apriori算法。平时由于没有涉及到相关领域,因此对Apriori算法并不了解,而如今工作上遇到了,就不得不认真学习一下了。Apriori算法是一个寻找关联规则的算法,也就是从一大批数据中找到可能的逻辑,比如“条件A+条件B”很有可能推出“条件C”(A+B-->C),这就是一个关联规则。具体来讲,比如客户买了A商品后,往往会买B商品(反之,买了B商品不一定会买A商品),或者更复杂的,买了A、B两种商品的客户,很有可能会再买C商品(反之也不一定)。有了这些信息,我们就可以把一些商品组合销售,以获得更高的收益。而寻求关联规则的算法,就是关联分析算法。
啤酒与尿布
关联算法的案例中,最为人老生常谈的应该是“啤酒与尿布”了。“啤酒与尿布”的故事产生于20世纪90年代的美国沃尔玛超市中,超市管理人员发现“啤酒与尿布两件看上去毫无关系的商品会经常出现在同一个购物篮中”。经过分析,原来在美国有婴儿的家庭中,一般是母亲在家中照看婴儿,年轻的父亲前去超市购买尿布。父亲在购买尿布的同时,往往会顺便为自己购买啤酒,这样就会出现啤酒与尿布这两件看上去不相干的商品经常会出现在同一个购物篮的现象。因此,沃尔玛尝试将啤酒与尿布摆放在相同的区域,让年轻的父亲可以同时找到这两件商品。事实是效果相当不错!
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