基于关联规则的推荐算法详解(Apriori 、FP−Growth)
关联规则分析也是一种比较常见的推荐算法，主要是根据历史数据统计不一样规则出现的关系，好比：X−>Y X->YX−>Y，表示X XX事件发生后，Y YY事件也会有必定几率发生。 关联规则分析最著名的就是“啤酒-尿布”的经典案例，沃尔玛的超市管理人员经过数据发现，不少买尿布的人大几率事件会去购买啤酒。这是由于在美国不少妈妈在家带孩子，因此去超市买尿布的任务就交给了爸爸，而通常爸爸都会在买尿布的时
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