一、頻繁項集
若i是乙個項集，i的支援度指包含i的購物籃數目，若i的支援度》=s，則稱i是頻繁項集。其中，s是支援度閾值。2、關聯規則
i->j 如果i中所有項出現在某個購物籃的話，那麼j「有可能」也出現在這一購物籃中。
i->j的可行度：集合i與補集的支援度與i的支援度的比值。
在實際應用中，購物籃規模和頻繁項集太大，故任何演算法的主要開銷時間都集中在將購物籃從磁碟讀入記憶體這個過程。若項集是字串或其他，可以以從1到n的連續整數來表示，整數碼與項一一對應：用乙個雜湊表將項的表現形式換成整數。即每次在檔案中看到乙個項，就對它進行雜湊。若該項存在，則可以獲得其整數碼；若不存在，就將下乙個可用的數字賦給它，並將項極其整數碼放入雜湊表中。假設i5、三元組方法將計數值以三元組[i,j,c]的方式來儲存，即對的計數值為c（其中i6、項集的單調性
二、a-priori演算法
1、第一遍掃瞄
2、兩遍掃瞄之間的處理只給頻繁項重新編號，編號範圍是1到m.此時的**是乙個下標為1到n的陣列，如果第i項不頻繁，則對應的第i個陣列元素為0，否則為1到m之間乙個唯一的整數。該**稱為頻繁項集**。
在第二遍掃瞄之後，對兩個頻繁項組成的所有項對計數。1、對每個購物籃，在頻繁項集表中檢查哪些項是頻繁的；
2、通過乙個雙重迴圈生成所有的頻繁項對；
3、對某個頻繁項對，在儲存計數值的資料結構中相應的計數值上加1；
最後，在第二遍掃瞄結束時，檢查計數值結構以確定哪些項對是頻繁項對。
三、所有頻繁項集上的a-priori演算法
購物籃演算法的理解 基於R的應用
是無監督機器學習方法，用於知識發現，而非 無需事先對訓練資料進行打標籤，因為無監督學習沒有訓練這個步驟。缺點是很難對關聯規則學習器進行模型評估，一般都可以通過肉眼觀測結果是否合理。一，概念術語 1，項集itermset 如上每個內的都稱為乙個項集，lhs,rhs成為左右項集，他們之間不能有重複值交集...
應用Orange進行購物籃分析2009 12 16
引 隨著網路零售業被消費者認同的程度逐漸加大，規模不斷擴張，乙個零售 上面的商品種類也越來越豐富，這時顧客所需要處理的資訊量就會急劇增加。phillips 2005 的研究表明，當顧客面對種類繁多的商品時，並不會因為可選擇的豐富多樣性而得到更多的滿足，但是他們能夠因為賣家對其商品選擇的引導而感到滿意...
R語言與關聯規則挖掘 購物籃分析
名詞 挖掘資料集 購物籃資料 挖掘目標 關聯規則 關聯規則 啤酒 尿布 支援度0.02，置信度0.6 支援度 所有資料中有2 的購物記錄包含了啤酒和尿布 置信度 所有包含啤酒的購物記錄裡有60 包含尿布 最小支援度閾值和最小置信度閾值。項集 項 商品 組成的集合 k 項集 k個項組成的集合 頻繁項集...