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我正在使用 Apriori 构建一个推荐系统来配合我公司的应用程序。在走这条路之前,我想与有更多经验的人确认我走在正确的轨道上。任何帮助表示赞赏。

让我试着解释一下这个问题。根据应用程序中用户的上下文,影响推荐的功能可能会有所不同。例如,想象一个购物场景。如果我在 HEB 购物,我通常有一个预定义的购物清单,所以如果我只是告诉应用程序我要去 HEB,那么该清单上的商品将是很好的推荐。不过,当我去家得宝时,我倾向于按部门购物,所以如果我告诉应用程序我在家得宝并且我正在购买电动工具,那么电动工具和相关部件是很好的推荐。

您会看到,在这两种情况下,功能的数量会有所不同。第一,我的推荐完全取决于商店,而第二,它们取决于商店和我购物的部门。

我希望使用可以处理这种情况的单个 Apriori 模型。这会被认为是一种最佳实践,还是有不同的模型更好,一个用于我们只列出商店的时候,另一个用于我们列出商店和部门的时候?鉴于 Apriori 是一种无监督算法,我认为它可以用一个模型来完成,但由于我没有大量经验,所以想仔细检查一下。

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在我看来,您在谈论多级关联规则。这是来自aggregate函数的手册页arules

支持项目层次结构

描述:

通常,项目层次结构可用于用于关联规则挖掘的数据集。例如,在超市数据集中,“bread”和“beagle”等项目可能属于项目组(类别)“baked goods”。

我猜更高级别的类别将是您的部门和商店。这将能够找到项目、部门和商店之间的关联。

于 2017-06-23T12:36:10.410 回答