推荐系统第4周--- 基于频繁模式的推荐系统和关联规则挖掘Apriori算法

频繁模式是频繁地出现在数据集中的模式(如项集.子序列或者子结构).例如,频繁地同时出现在交易数据集中的商品(如牛奶和面包)的集合是频繁项集. 一些基本概念 支持度:support(A=>B)=P(A并B) 置信度:confidence(A=>B)=P(B|A) 频繁k项集:如果项集I的支持度满足预定义的最小支持度阈值,则称I为频繁项集,包含k个项的项集称为k项集. 算法思想 Apriori算法是Agrawal和R. Srikant于1994年提出,为布尔关联规则挖掘频繁项集的原创性算法.通过名

DM实验,写的比较二,好多情况还没有考虑,后续有时间会修改. 开始的时候数据结构没设计好导致写到后面费了很大的劲.不过还好python的列表有起死回生的功效... 数据集:database.txt I1,I2,I5 I2,I4 I2,I3 I1,I2,I4 I1,I3 I2,I3 I1,I3 I1,I2,I3,I5 I1,I2,I3 apriori.py #coding=utf-8 """ author:messiandzcy apriori.py date:2014.12.

基于内容的推荐 制定分类/属性的困难使用专业人员(编辑)对商品进行整理分类,但这样会产生成本和效率瓶颈受限于编辑的专业水平,编辑的意见未必能代表用户的意见分类的粒度难于控制如果商品有多个分类,很难考虑周全多维度,多规角分类编辑很难决定商品在类别里的权重 隐语义模型 LFM的前丕今生 隐语义模型的适用性 关于训练集 常见同类问题求解思路 梯度下降法的几何意义 LFM损失函数极值用梯度下降法求解 LFM中的重要参数 模型中隐特征个数梯度下降法中选取的学习速率损失凼数中的惩罚项系数lambda训练集的

频繁模式:频繁出现的模式(可以是项集.子序列或子结构) 基本概念 支持度:support 置信度:confidence 关联规则:association 找出所有的频繁项集:出现次数≥最小支持计数 由频繁项集产生强关联的规则(定义最小支持度和最小置信度) 频度(支持度计数):出现的次数 频繁项集:项集I的相对支持度满足预定义的最小支持度阈值 闭频繁项集:不存在真超项集Y使得Y与X在D中具有相同的支持度计数 X是D中的极大频繁项集:X是D中的极大频繁项集或极大项集,如果X是频繁的,并且不存在超项集

参考资料:http://blog.csdn.net/sealyao/article/details/6460578 更多数据挖掘算法:https://github.com/linyiqun/DataMiningAlgorithm 介绍 FP-Tree算法全称是FrequentPattern Tree算法,就是频繁模式树算法,他与Apriori算法一样也是用来挖掘频繁项集的,不过不同的是,FP-Tree算法是Apriori算法的优化处理,他解决了Apriori算法在过程中会产生大量的候选集的问题,

个性化推荐根据用户兴趣和行为特点,向用户推荐所需的信息或商品,帮助用户在海量信息中快速发现真正所需的商品,提高用户黏性,促进信息点击和商品销售.推荐系统是基于海量数据挖掘分析的商业智能平台,推荐主要基于以下信息: 热点信息或商品 用户信息,如性别.年龄.职业.收入以及所在城市等等 用户历史浏览或行为记录 社会化关系 基于人口统计学的推荐机制(Demographic-based Recommendation)是一种最易于实现的推荐方法,它只是简单的根据系统用户的基本信息发现用户的相关程度,然后将相

1.项目背景 业界的客服系统经过这些年的发展,已经成为客户服务.辅助销售.线索挖掘等不可缺少的工具:客服平台除了具备实时的聊天功能,还发展出结合微信.QQ.电话等第三方工具,提供文字.图片.文件.语音等多种媒体信息,方便客服人员联系在线访客,“变流量为销量,抓住每一个潜在的客户”.此外作为一款实时的客服工具,不同的厂家都针对性的开发出各自特点的功能,来更好的为客户提供服务,未来客服系统的发展方向应该是更好的结合客户渠道入口,结合客户管理系统,结合在线销售系统,为企业开辟一条发展之路,营销之路.

本文基于MVC模式,用UGUI初步实现了背包系统. 包含点击和拖拽两种逻辑,先献上源代码,工程和分析稍后补充. Model 层 using UnityEngine; using UnityEngine.UI; using System.Collections; using System.Collections.Generic; /// <summary> /// 脚本功能:MVC模式--Model层,定义物品结构,保存物品数据 /// 添加对象:Bag 背包(Canvas下的空对象) ///

Struts就是基于mvc模式的框架! (struts其实也是servlet封装,提高开发效率!) Struts开发步骤: 1. web项目,引入struts - jar包 2. web.xml中,引入struts的核心功能 配置过滤器 3. 开发action 4. 配置action src/struts.xml 1. 引入8个jar文件 2. web.xml <!-- 引入struts核心过滤器 --> <filter> <filter-name>struts2<