文件名称：Apriori_algorithm:数据集分析，统计建模和机器学习模型
文件大小：54KB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-04-27 14:45:57
JupyterNotebook
Apriori或关联规则映射：- 关联规则挖掘是一种识别不同项目之间潜在关系的技术。 这实际上是关于买了这东西的人还买了其他东西，看了这东西也看了其他东西，或者做了某事还做了其他事的人。 当事物成对出现，一式三份或任意数量时，它将分析整个关联规则。 由于某种原因，它们被组合在一起，先验寻找这些规则和发生的方式。 该规则有助于业务发展。 例如，在超级市场中，管理层通常试图使此类产品彼此远离，因为可以理解的是，如果两种产品具有很强的关联性，那么如果购买了另一种产品，那么另一种产品就会被购买。 但是，尽管从一个角落走到另一个客户，往往也会购买其他产品，这给超市带来了更多业务。 在流媒体平台上运行时，此类视频仅由平台建议，因此用户可以找到相关内容并轻松观看，并为流媒体平台提供更多业务。 在关联规则挖掘中，我们可以提供许多关联规则，但其中一些规则较弱，而某些规则则更强。 我们需要找到这些规则的优势
【文件预览】：
Apriori_algorithm-master
----Market_Basket_Optimisation.csv(296KB)
----Readme.md(3KB)
----Association_rule_mapping_via_apriori.ipynb(75KB)