연관분석/순차분석/나이브베이지안 스크랩

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연관분석/순차분석/나이브베이지안 스크랩

보늴 2023. 2. 2. 16:24

연관분석 개념과 구현 in python

https://goldinlocks.github.io/Market-Basket-Analysis-in-Python/

Market Basket Analysis in Python

Market Basket Analysis in Python¶ Amazon, Netflix and many other popular companies rely on Market Basket Analysis to produce meaningful product recommendations. Market Basket Analysis is a powerful tool for translating vast amounts of customer transaction

goldinlocks.github.io

순차패턴분석에서 사용하는 규칙 흥미도 척도인 Support(s) = Sequence s를 포함하는 고객의 비율 입니다.

특정 최소 지지도(support) 이상을 가지는 sequence를 빈발 시퀀스(large sequence) 라고 합니다. 순차적 패턴 탐사 문제는 빈발 시퀀스 중에서 최대 시퀀스(maximal sequence)들을 찾는 것이라고 할 수 있습니다.

순차 패턴 분석 알고리즘 (Agrawal and Srikant, 1995)은 다음의 단계들로 구성되어 있습니다.

1) 정렬 단계 : Transaction database를 고객 sequence data로 전환한다.

2) 빈발항목집합 단계 : 고객 시퀀스의 항목집합 또는 이의 부분집합 중 최소 지지도(고객비율 사용) 이상인 것들을 빈발항목집합으로 도출한다. 편의상 각 빈발 항목집합에 일련번호를 부여한다.

3) 변환 단계 : 고객 시퀀스를 빈발항목집합을 사용한 시퀀스로 변환한다.

4) 시퀀스 단계 : 빈발 시퀀스를 도출한다.

5) 최대화 단계 : 빈발 시퀀스로부터 최대 시퀀스를 탐색한다.

(* 출처 : 데이터마이닝 기법과 응용, 전치혁 지음, 한나래 아카데미)

cSPADE 알고리즘을 사용하여 빈발 순차 패턴을 탐색합니다. 이 알고리즘은 효율적인 격자 탐색 기법과 함께 temporal joins을 이용하며 시간 제약을 제공합니다. (Mining frequent sequential patterns with the cSPADE algorithm. This algorithm utilizes temporal joins along with efficient lattice search techniques and provides for timing constraints. - help(arulesSequences) -)

출처 https://rfriend.tistory.com/195

[R 연관규칙(Association Rule)] 순차패턴분석 (Sequence Pattern Analysis)

지난번 포스팅에서는 범주형 및 연속형 데이터에 대한 연관규칙 분석에 대하여 알아보았습니다. 이번 포스팅에서는 시간(time), 순서(sequence)를 고려한 순차패턴분석(sequence pattern analysis)에 대하

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https://heave.tistory.com/64

순차 패턴 분석 기초

순차 패턴 분석 순차 패턴 분석 시간과 순서를 고려한 연관분석이다. 연관 분석은 항목 간 발생 순서는 중요하지 않지만, 순차 패턴 분석에서는 항목 간 발생 순서가 중요한 요소다. 동 분석에

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