數(shù)據(jù)挖掘之關(guān)聯(lián)分析(文件)
【正文】 （ Affinity grouping or association rules） 決定哪些事情將一起發(fā)生。 數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián) 關(guān)聯(lián)推薦在營(yíng)銷(xiāo)上被分為兩類(lèi)： 向上營(yíng)銷(xiāo) (Up Marketing)：根據(jù)既有客戶(hù)過(guò)去的消費(fèi)喜好，提供更高價(jià)值或者其他用以加強(qiáng)其原有功能或者用途的產(chǎn)品或服務(wù)。 數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián) 關(guān)聯(lián)推薦在實(shí)現(xiàn)方式上也可以分為兩種： 以產(chǎn)品分析為基礎(chǔ)的關(guān)聯(lián)推薦 以用戶(hù)分析為基礎(chǔ)的關(guān)聯(lián)推薦 基于用戶(hù)分析的推薦是通過(guò)分析用戶(hù)的歷史行為數(shù)據(jù)，可能會(huì)發(fā)現(xiàn)購(gòu)買(mǎi)了 《 Web Analytics》 的很多用戶(hù)也買(mǎi)了 《 The Elements of User Experience》 這本書(shū)，那么就可以基于這個(gè)發(fā)現(xiàn)進(jìn)行推薦。 基于用戶(hù)行為分析的關(guān)聯(lián)推薦 關(guān)聯(lián)規(guī)則的實(shí)現(xiàn)原理 : 從所有的用戶(hù)購(gòu)物數(shù)據(jù)中（如果數(shù)據(jù)量過(guò)大，可以選取一定的時(shí)間區(qū)間，如一年、一個(gè)季度等）， 尋找當(dāng)用戶(hù)購(gòu)買(mǎi)了 A商品的基礎(chǔ)上，又購(gòu)買(mǎi)了 B商品的人數(shù)所占的比例，當(dāng)這個(gè)比例達(dá)到了預(yù)設(shè)的一個(gè)目標(biāo)水平的時(shí)候，我們就認(rèn)為這兩個(gè)商品是存在一定關(guān)聯(lián)的 ，所以當(dāng)用戶(hù)購(gòu)買(mǎi)了 A商品但
環(huán)評(píng)公示相關(guān)推薦
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