如何在Apriori算法中找到关联规则的置信度

Question

我正在使用Apriori算法来识别客户的频繁项目集。基于已识别的频繁项目集，我想在客户向他的购物清单添加新项目时向客户提示建议项目。假设我的一个经常设置是[2,3,5]。我的问题是;

如果用户已经添加了第2项和第5项，我想检查规则对建议第3项的信心;

置信度=支持（2,3,5）/支持（3）？

或

置信度=支持（2,3,5）/支持（2,5）？

哪个方程式正确？请帮助!!

Answer 1

如果关联规则是（2,5） - > （3），比X =（2,5）和Y =（3）。关联规则的置信度是（XUY）的支持除以X的支持。因此，关联规则的置信度在这种情况下是（2,5,3）的支持除以（2， 5）。

Answer 2

你的先行是什么？

停止将等值作为你需要的黑匣子。 了解他们或你会失败。

Answer 3

假设A^B -> C然后      Confidence = support(A^B->C)

即所有这三个项目都存在/支持（A，B）的许多交易

即许多同时存在A和B的交易。

所以答案是confidence= support(2,5,3)/support (2,5)

Answer 4

如果您只想要答案而没有任何解释： 信心=问题中的支持（2,3,5）/支持（2,5）是答案。