2016-12-08 2 views
1

Я читал, что «Apriori и Fpgrowth будут генерировать те же правила ассоциации». Но когда я использую алгоритмы Apriori и Fpgrowth в weka. Aprior находит некоторые правила, а Fpgrowth не находит никакого правила !! Почему это произошло?Алгоритмы Apriori и fpgrowth в weka для разработки правил ассоциации

Мой набор данных: http://s000.tinyupload.com/?file_id=67323646698703228823

Я первый Препроцессирование: Числовой к номиналу. Небольшое разбиение: http://snap.stanford.edu/class/cs246-data/browsing.txt

Это преобразование в биномиальное значение нулю и одно! Qusetion: Действие или практика продажи дополнительных продуктов или услуг существующим клиентам называется перекрестными продажами. Предоставление рекомендаций по продуктам является одним из примеров перекрестных продаж, которые часто используются интернет-магазинами. Один простой способ дать рекомендации продукта - рекомендовать продукты, которые часто просматриваются клиентами. Предположим, мы хотим рекомендовать новые продукты для клиента на основе продуктов, которые они уже просматривали на веб-сайте. С помощью инструмента с использованием алгоритма A-priori & FP-Growth для поиска продуктов, которые часто просматриваются вместе. 0, Я читал, что Скрыть код копирования Apriori и Fpgrowth будут генерировать те же правила ассоциации. Но когда я использую алгоритмы Apriori и Fpgrowth в weka. Aprior находит некоторые правила, а Fpgrowth не находит никакого правила !! Почему это произошло? Мои данные установить Preprocessing: Числовой номинальному

Jj Это небольшой раздел этого Qusetion: Скрыть Скопировать код Действие или практика продажи дополнительных товаров или услуг существующим клиентам называется кросс-продажи. Предоставление рекомендаций по продуктам является одним из примеров перекрестных продаж, которые часто используются интернет-магазинами. Один простой способ дать рекомендации продукта - рекомендовать продукты, которые часто просматриваются клиентами. Предположим, мы хотим рекомендовать новые продукты для клиента на основе продуктов, которые они уже просматривали на веб-сайте. С помощью инструмента, использующего алгоритм A-priori & FP-Growth для поиска продуктов, которые часто просматриваются вместе.

+0

Возможно, существует разница в параметрах или ошибка. Вы подтвердили **, что является правильным результатом **? –

+0

Возможный дубликат алгоритмов [Apriori и fpgrowth в weka] (http://stackoverflow.com/questions/40988669/apriori-and-fpgrowth-algorithms-in-weka) –

ответ

2

Просто измените positiveIndex параметр 1. Он будет работать!

+0

Большое спасибо! Он отлично работает! Зачем?? Что такое позитивный индекс? –

+0

Это индекс значения атрибута считается положительным в обычных плотных экземплярах. Индекс 1 всегда используется для разреженных экземпляров. Поскольку ваш набор данных разрежен, вы должны установить его как 1. И если ваш набор данных плотный, вы должны его увеличить. если это было полезно, пожалуйста, установите это решение как ответ –