基于关联规则的推荐算法

1.1算法简介 基于关联规则的推荐是根据历史数据统计不同规则出现的关系，形如：X->Y，表示X事件发生后，Y事件会有一定概率发生，这个概率是通过历史数据统计而来。 对于一个规则X->Y，有两个指标对该规则进行衡量。一个是支持度，表示在所有样本数据中，同时包含X和Y样本的占比。另一个是置信度，表示在所有包含X的样本中，包含Y的样本占比。 在关联推荐算法中，最主要的是如何找到最大频繁项，业界主要的做法

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