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基於Spark的FPGrowth(關聯規則算法)
時間 2020-05-08
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在推薦中,關聯規則推薦使用的比較頻繁,畢竟是經過幾率來預測的,易於理解且準確度比較高,不過有一個缺點爲,想要覆蓋推薦物品的數量,就要下降支持度與置信度。太高的支持度與置信度會致使物品覆蓋不過,這裏須要其餘的推薦方法合做,建議使用基於Spark的模型推薦算法(矩陣分解+ALS).html 一FPGrowth算法描述: FPGrowth算法 概念:支持度,置信度,提高度(Spark好像沒有計算這個的函
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