最近の質問で、かなりクールな apriori アルゴリズムに気付きました。機能する理由はわかりますが、実際の使用についてはわかりません。おそらく、関連するアイテムのセットを計算する主な理由は、誰かが自分の購入 (または所有しているアイテムなど) に基づいて推奨を提供できるようにするためです。しかし、関連するアイテムのセットから個別のレコメンデーションに移行するにはどうすればよいでしょうか?
ウィキペディアの記事は次のように締めくくられています。
2 番目の問題は、最小限の信頼度の制約を使用して、これらの大きな項目セットから関連付けルールを生成することです。大きなアイテムセットの 1 つが Lk、Lk = {I1、I2、…、Ik} であると仮定すると、このアイテムセットとの関連付けルールは次のように生成されます。最初のルールは {I1、I2、…、Ik-1}⇒ { Ik}、信頼度をチェックすることで、このルールが興味深いかどうかを判断できます。次に、前件の最後の項目を削除して後件に挿入することにより、別のルールが生成されます。さらに、新しいルールの信頼度がチェックされ、それらの興味深いかどうかが判断されます。前件が空になるまで繰り返されるこれらのプロセス
ただし、関連ルールのセットが最適な推奨セットの決定にどのように役立つかはわかりません。おそらく私は要点を逃しており、アプリオリはこの使用を意図していませんか? その場合、それは何のために意図されていますか？