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R語言 r語言函數大全及詳解

生活百科

1、推薦算法中
2、物品-物品用關聯規則；
3、人物-物品用協同過濾；
4、人-人用社會網絡分析；
5、特征-物品用預測建模 ， 分類模型 。
6、關聯規則和協同過濾算法
7、關聯規則 ， 將所有用戶的高頻產品進行推薦 ， 但是如果要清倉 ， 清除一些低頻的產品 ， 關聯規則不太適用；而協同過濾可以顧及長尾 。
8、幾個概念的參考：
9、支持度（support）：共5筆訂單 ， 3筆包含商品A ， A的支持度是3/5 。
10、置信度（confidence）：已知購買了A ， 有多大概率購買了B（即同時購買了AB） ， 稱A -> B的置信度 。
11、提升度：如果用戶購買商品B ， 100%會買C ， 那是不是意味著 ， 如果用戶將商品B放入購物車 ， 就可以向用戶推薦商品C呢？
12、大于1 ， 說明有效 ， 在購買A時推薦B ， 比直接推薦B ， 效果更好
【R語言 r語言函數大全及詳解】13、等于1 ， 說明無關 ， 購買A與購買B ， 是獨立事件

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