El análisis de asociación se utiliza a menudo para descubrir asociaciones implícitas entre elementos en grandes conjuntos de datos, y las asociaciones descubiertas se pueden expresar en forma de reglas de asociación. Las reglas de asociación se utilizan a menudo para encontrar nuevas oportunidades de venta cruzada. RuleMining2A utiliza dos algoritmos clásicos de análisis de asociación, Apriori y FP-Growth, para ayudarle a encontrar reglas de asociación entre elementos del conjunto de datos.
Por ejemplo, la regla {pasta} ⇒ {camarones} encontrada en los datos de ventas significa que es probable que los clientes que compran pasta también compren camarones. Esta información se puede utilizar como base para decisiones de marketing, como recomendaciones de productos, precios promocionales y colocación de productos.
Algoritmo Apriori:
El análisis de asociación primero debe encontrar conjuntos de elementos frecuentes y luego utilizar estos conjuntos de elementos frecuentes para obtener reglas de asociación. El algoritmo Apriori es uno de los algoritmos de minería de conjuntos de elementos más famosos y se utiliza a menudo en sistemas de recomendación y análisis de cesta de la compra.
Algoritmo FP-Growth:
El algoritmo FP-Growth es otro algoritmo popular para extraer conjuntos de elementos frecuentes. El algoritmo FP-Growth se basa en el principio del algoritmo Apriori, pero utiliza un método llamado FP-tree para encontrar conjuntos de elementos frecuentes. El algoritmo FP-Growth generalmente muestra un rendimiento más eficiente cuando se trata de grandes conjuntos de datos.
El algoritmo FP-Growth funciona más rápido que el algoritmo Apriori para algunos tipos de conjuntos de datos. Puede ejecutar su conjunto de datos con ambos algoritmos y elegir el que funcione más rápido.