根据客户的购物篮群集客户

Question

我想根据他们的历史购物篮来聚集客户。

我有以下矩阵描述每个用户及其相应的购买产品数量。例如。用户1购买了0个产品A，5个产品B和6个产品C

UserID，productA，productB，productC
1,0,5,6 2,1,4,5
3,9,1,0

我想做什么：

• 根据购买的产品（客户1和2）集中客户 非常相似，因为他们都购买了大量的产品B和 productC而客户3更多地进入产品A）

• 可视化群集

问题：

• 我有大约200,000名客户
• 我有大约50.000种产品（可以归为一组 示例类别 - ＆gt;仍将超过150个类别/ a.k.a 尺寸

有没有推荐的方法在Python中做这些事情？

Answer 1

您可能希望研究模式挖掘，特别是项目集挖掘

https://en.wikipedia.org/wiki/Sequential_pattern_mining#Itemset_mining

可以帮助您入门的示例项目： https://github.com/jiteshjha/Frequent-item-set-mining