数据源
第一章我们介绍了最基础的亲和性分析,尝试了所有的规则计算了所有的置信度和支持度,但是这个方法效率不高而且我们使用的数据集只有5种商品,但是实际生活中即使是小商店的商品也会超过百种,而网店商品的种类则可能更多,依旧使用第一章的亲和性分析,那么随着商品数量的增加,计算量和计算的时间也会急剧增加,所以需要一个聪明的算法来解决这个问题 第一章我们介绍了最基础的亲和性分析,尝试了所有的规则计算了所有的置信度和
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第一章我们介绍了最基础的亲和性分析,尝试了所有的规则计算了所有的置信度和支持度,但是这个方法效率不高而且我们使用的数据集只有5种商品,但是实际生活中即使是小商店的商品也会超过百种,而网店商品的种类则可能更多,依旧使用第一章的亲和性分析,那么随着商品数量的增加,计算量和计算的时间也会急剧增加,所以需要一个聪明的算法来解决这个问题 第一章我们介绍了最基础的亲和性分析,尝试了所有的规则计算了所有的置信度和