Как работает алгоритм поиска ассоциативных правил в ритейле?

Алгоритм поиска ассоциативных правил в ритейле (ARL-анализ) заключается в выявлении связи и закономерности между различными элементами в наборе данных. priceva.ru

Алгоритм работы: priceva.ru

1. Подготовка данных. priceva.ru Собираются сведения о транзакциях или событиях, где каждая транзакция представляет собой набор элементов. priceva.ru Например, товарами в магазине, ключевыми словами в поисковых запросах, продуктами в корзине интернет-магазина. priceva.ru
2. Определение поддержки. priceva.ru Проверяется, насколько часто конкретный набор элементов встречается в данных. priceva.ru Поддержка выражается в виде процента или доли от общего числа транзакций. priceva.ru Высокая поддержка указывает на частую встречаемость определённого сочетания элементов. priceva.ru
3. Определение уровня достоверности. priceva.ru Измеряется, насколько часто событие B происходит, когда событие A также произошло. priceva.ru Это выражается в процентах. priceva.ru
4. Определение ассоциативных правил. priceva.ru Используя уровни поддержки и достоверности, алгоритм выявляет ассоциативные правила. priceva.ru

Пример: если поддержка «кофе и сахар» составляет 5%, а уровень достоверности 80%, то можно создать ассоциативное правило: «если покупают кофе, то с вероятностью 80% также покупают и сахар». priceva.ru

Результаты алгоритма представлены в виде набора ассоциативных правил, которые позволяют прогнозировать дальнейшие покупки, отчёта, показывающего, какие продукты покупаются вместе, а также других статистических данных, которые позволяют интерпретировать имеющиеся данные о транзакциях. user-manual.pa6.megaputer.ru