基於關聯規則的推薦算法詳解(Apriori 、FP−Growth)

關聯規則分析也是一種比較常見的推薦算法，主要是根據歷史數據統計不一樣規則出現的關係，好比：X−>Y X->YX−>Y，表示X XX事件發生後，Y YY事件也會有必定機率發生。 關聯規則分析最著名的就是「啤酒-尿布」的經典案例，沃爾瑪的超市管理人員經過數據發現，不少買尿布的人大機率事件會去購買啤酒。這是由於在美國不少媽媽在家帶孩子，因此去超市買尿布的任務就交給了爸爸，而通常爸爸都會在買尿布的時

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