利用关联规则实现推荐算法

关联规则是以规则的方式呈现项目之间的相关性：关联规则(Association Rules)是反映一个事物与其他事物之间的相互依存性和关联性，是数据挖掘的一个重要技术，用于从大量数据中挖掘出有价值的数据项之间的相关关系。

关联规则的经典例子是通过发现顾客放入其购物篮中的不同商品之间的联系，可分析顾客的购买习惯。通过了解哪些商品频繁地被顾客同时购买，可以帮助零售商制定营销策略。在医学方面，研究人员希望能够从已有的成千上万份病历中找到患某种疾病的病人的共同特征，寻找出更好的预防措施。

 

 

Apriori Algorithm（先验）

它是一种购物车的分析方法，用于揭示产品之间的关联关系。

他有三个简单的公式：

Support(X, Y) = Freq(X, Y) / N ：它表示 X 和 Y 一起出现的概率。它是 X 和 Y 一起出现的频率除以 N。

Confidence(X, Y) = Freq(X, Y) / Freq(X) ：表示购买产品X时购买产品Y的概率。X 和 Y 一起出现的频率除以 X 出现的频率。

Lift = Support(X, Y) / (Support(x) * Support (Y)) ：当购买X时，购买Y的概率增加了lift的倍数。X 和 Y 一起出现的概率是 X 和 Y 分别出现的概率的乘积。它陈述了一个表达式，例如当我们购买一种产品时，购买另一种产品的概率会增加多少倍。

下面我们将使用Apriori Algorithm向用户推荐相应的产品

 

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