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algorithm - アプリオリアルゴリズム
Apriori アルゴリズムについては以前に何度か聞いたことがありますが、それを掘り下げる時間も機会もありませんでした。このアルゴリズムの仕組みを簡単に説明できる人はいますか? また、基本的な例があると、理解がずっと簡単になります。
algorithm - レコメンデーションにアプリオリ アルゴリズムを使用する
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?
algorithm - Apriori の最小信頼度と最小サポート
Apriori アルゴリズムの最小信頼値と最小サポート値の適切な値は? どうすればそれらを微調整できますか? それらは固定値ですか、それともアルゴリズムの実行中に変化しますか? 以前にこのアルゴリズムを使用したことがある場合、どの値を使用しましたか?
apriori - Apriori のアルゴリズムをデータ マイニング用に最適化する方法はありますか?
私はいくつかのデータをマイニングしています。時間を節約したい。では、何か方法はありますか?
sql - SQLクエリ(Fuzzy Apriori Algorithm)を使用したデータマイニング操作 - SQLを使用してコーディングする
だから私はこのテーブルを持っています:
および 2 つの空白のテーブル:
各トランザクションで発生する各アイテムの FUZZY 値を見つける必要があります。
たとえば、最小サポート 10% -> 0.1 を使用します。値 < 0.1 =>剪定ステップ
であるため、I5、I6、I8 を削除する必要があります。
次に保存します:
2つの組み合わせ
注: これは、繰り返しまたは再帰を使用する必要がある可能性が最も高い後の基本的な最初のステップです。他のアイテムの組み合わせが不可能になるまでプロセスが続行されるため、
残ったものから K+1 アイテムセット (2 つの組み合わせ) を見つける必要があります。アイテムセット) =>結合ステップ
次に、{I3,I4} である 0.1 未満の値を削除する別のプルーニング ステップを実行します。
3 組み合わせ
その後、プルーニングを通過したアイテムセットを結合する別のJOIN STEPを実行します
{I1,I3,I4} である 0.1 未満の値を削除する別のプルーン ステップを実行します。
4 組み合わせ
枝刈り K+4 に合格した組み合わせアイテムセット (4 組み合わせ)
**このアイテムを含む取引がないため
可能な組み合わせが残っていないため、プロセス停止後
この時点で、ITEMSET データベースには次のものがあります。
それをSQLでコーディングするにはどうすればよいですか?どうもありがとうございました!
注: 必要に応じて別のテーブルを追加できます。
machine-learning - アプリオリアルゴリズムの実装
トランザクション セットからアソシエーション ルールを生成するために apiori アルゴリズムの実装を使用しており、次のアソシエーション ルールを取得しています。しかし、私はアソシエーション ルール 1->8 を取得します。10 個の製品クラスがあるため、アソシエーション ルールは 0 から始まり 9 まで終了するため、8->1 と仮定できますが、このアルゴリズムを使用すると、8-> のようなものは得られません。 2 または 9->1 であるため、関連付けルールを 2->8 から 8->2 に逆にすることができます。そうでない場合、誰かがより良いapioriアルゴリズムの実装を指摘できますか
apriori - Apriori アルゴリズム - トランザクションのリストの選択
アプリオリ アルゴリズムを使用して、顧客アカウントで発生したエラーを推測しようとしています。だから私は次のようなエラーテーブルを持っています:
...
そして、M015 で予想されるエラーを確認したいと思います。
(例: M015 -> ??)
問題は、エラー テーブルに数十万の項目が含まれており、考えられるエラー コードが数百あることです。では、可能な限り多くの可能なルールを返すために、非常に低い信頼度でアルゴリズムを実行しますか? それとも、エラー データベースを絞り込んで、関心のあるエラーを含む「トランザクション」のみを含めるようにしますか?
(たとえば、この例では、ルール M015 を探している場合、トランザクション テーブルを cust_id 100 と 102 の項目のみに制限する必要がありますか?)
c# - T-SQLステートメントでアプリオリの関連付けを見つける方法は?
データベース:
上の表で、T-SQL ステートメントを使用してこの結果を見つける方法は?
テスト テーブル:
前もって感謝します。
c# - アプリオリなアルゴリズムの説明
Apriori アルゴリズムの実装をインターネットで見つけましたが、理解できないものがあります。誰かが私を助けてくれることを願っています。
これで、アイテムセットを結合してより大きなアイテム セットを作成する Apriori Gen プロセスについて知りました。しかし、これが前のコードでどのように実装されているかわかりません。temp を使用した理由 isExists と isContained はどのように役立つのでしょうか? コードのこれら 2 つの部分で正確に何が起こっているのでしょうか?