Lanalisi di associazione viene spesso utilizzata per scoprire associazioni implicite tra elementi in set di dati di grandi dimensioni e le associazioni scoperte possono essere espresse sotto forma di regole di associazione. Le regole di associazione vengono spesso utilizzate per trovare nuove opportunità di cross-selling. RuleMining2A utilizza due classici algoritmi di analisi di associazione, Apriori e FP-Growth, per assisterti nella ricerca di regole di associazione tra gli elementi nel set di dati.
Ad esempio, la regola {pasta} ⇒ {gamberetti} trovata dai dati di vendita indica che è probabile che i clienti che acquistano pasta acquistino anche gamberetti. Queste informazioni possono essere utilizzate come base per decisioni di marketing come consigli sui prodotti, prezzi promozionali e posizionamento dei prodotti.
Algoritmo Apriori:
Lanalisi di associazione deve innanzitutto trovare insiemi di elementi frequenti, quindi utilizzare questi insiemi di elementi frequenti per ottenere le regole di associazione. Lalgoritmo Apriori è uno dei più famosi algoritmi di estrazione di set di elementi frequenti ed è spesso utilizzato nei sistemi di raccomandazione e nellanalisi del paniere di mercato.
Algoritmo FP-Growth:
Lalgoritmo FP-Growth è un altro algoritmo popolare per lestrazione di set di elementi frequenti. Lalgoritmo FP-Growth si basa sul principio dellalgoritmo Apriori, ma utilizza un metodo chiamato FP-tree per trovare set di elementi frequenti. Lalgoritmo FP-Growth mostra generalmente prestazioni più efficienti quando si tratta di set di dati di grandi dimensioni.
Lalgoritmo FP-Growth è più veloce dellalgoritmo Apriori per alcuni tipi di set di dati. Puoi eseguire il set di dati con entrambi gli algoritmi e scegliere quello con prestazioni più veloci.