Анализ ассоциаций часто используется для обнаружения неявных ассоциаций между элементами в больших наборах данных, а обнаруженные ассоциации могут быть выражены в форме правил ассоциаций. Правила ассоциации часто используются для поиска новых возможностей перекрестных продаж. RuleMining2A использует два классических алгоритма анализа ассоциаций, Apriori и FP-Growth, чтобы помочь вам найти правила ассоциаций между элементами в наборе данных.
Например, правило {макароны} ⇒ {креветки}, найденное на основе данных о продажах, означает, что покупатели, покупающие макароны, с большой вероятностью купят и креветки. Эту информацию можно использовать в качестве основы для принятия маркетинговых решений, таких как рекомендации по продуктам, рекламные цены и размещение продуктов.
Алгоритм Apriori:
При анализе ассоциации сначала необходимо найти часто встречающиеся наборы элементов, а затем использовать эти часто встречающиеся наборы элементов для получения правил ассоциации. Алгоритм Apriori является одним из самых известных алгоритмов анализа часто встречающихся наборов элементов и часто используется в рекомендательных системах и анализе потребительской корзины.
Алгоритм FP-Growth:
Алгоритм FP-Growth — еще один популярный алгоритм для анализа часто встречающихся наборов элементов. Алгоритм FP-Growth основан на принципе алгоритма Apriori, но для поиска часто встречающихся наборов элементов используется метод под названием FP-tree. Алгоритм FP-Growth обычно демонстрирует более эффективную производительность при работе с большими наборами данных.
Алгоритм FP-Growth работает быстрее, чем алгоритм Apriori для некоторых типов наборов данных. Вы можете запустить свой набор данных с обоими алгоритмами и выбрать тот, который работает быстрее.