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计算项集{e}, {b, d}, {b, d, e}的支持度

[单选题]
考虑如下数据集,其中Customer ID(顾客id),Transaction ID(事务id),Items Bought(购买项)。如果将每个事务id看成一个购物篮,计算项集{e}, {b, d}, {b, d, e}的支持度:


  • s({e}) =0.8s({b, d})= 0.2s({b, d, e})= 0.2
  • s({e}) =0.7s({b, d})= 0.3s({b, d, e})= 0.3
  • s({e}) =0.6s({b, d})= 0.4s({b, d, e})= 0.3
  • s({e}) =0.8s({b, d})= 0.1s({b, d, e})= 0.1

置信度计算规则为: 同时购买商品A和商品B的交易次数/购买了商品A的次数

支持度计算规则为: 同时购买了商品A和商品B的交易次数/总的交易次数

编辑于 2017-09-02 17:50:35 回复(4)

支持度support(A):即为购买A在所有事务性变量(购物篮)中出现的比例。
置信度confidence(A-->B)=P(B|A):即在购买A的购物篮中购买B的比例。
提升度lift(A-->B)=P(B|A)/P(B):如果lift>1则说明A对B具有促进购买的作用。反之排斥。=1表示没关系。

发表于 2019-03-11 16:35:39 回复(0)

题目不对,见链接,截图如下图片说明

发表于 2017-06-07 14:03:36 回复(3)
求e的支持度:购买e的次数/总事物数=8/10=0.8
{b,d}的支持度:同时购买b,d的次数/总事物数=2/10=0.2
{b,d,e}的支持度:同时购买b,d,e的次数/总事物数=2/10=0.2
发表于 2021-12-06 20:16:15 回复(0)
C_z头像 C_z
支持度就是比例
发表于 2018-05-27 07:51:05 回复(0)
还以为是倍数……
s({e}) =0.8
s({b, d})= 0.2
s({b, d, e})= 0.2

发表于 2019-07-25 09:44:04 回复(0)
置信度(a,b): 就是条件概率 P(B | A),置信度(b,a)=P(A | B
支持度(a,b): 就是联合概率 P(A ,B)
编辑于 2018-09-28 20:43:55 回复(0)
support(a and b) = p(a and b) confidence(a /b)= p (a and b)/p(b)
发表于 2018-07-26 01:22:13 回复(0)
置信度:同时购买AB的数量比购买了A的数量 支持度:同时购买AB的数量比全部的数量
发表于 2020-08-31 08:35:15 回复(0)

支持度就是出现的概率,就是求e出现的概率,bd出现的概率和bde出现的概率

置信度就是条件概率 置信度(a,b)=p(b|a)

编辑于 2019-09-06 12:48:49 回复(0)
选项里面不能加个逗号吗😑
发表于 2023-09-03 21:56:11 回复(0)
I%头像 I%
置信度计算规则:购买商品A和B的次数/购买商品A的次数 支持度计算:同时购买商品A和B/总的交易次数
发表于 2023-02-01 10:56:08 回复(0)
置信度计算规则为: 同时购买商品A和商品B的交易次数/购买了商品A的次数 支持度计算规则为: 同时购买了商品A和商品B的交易次数/总的交易次数
发表于 2019-08-26 18:20:08 回复(0)
可以看到题目的意思是将每个事务id看成一个购物篮,因此,我们计算的值为s({e}) =810810,s({b, d})=210210,s({b, d, e})=210210
发表于 2018-09-09 16:37:19 回复(0)

置信度计算规则为: 同时购买商品A和商品B的交易次数/购买了商品A的次数

支持度计算规则为: 同时购买了商品A和商品B的交易次数/总的交易次数

发表于 2018-08-05 10:25:58 回复(0)

支持度:项集出现数量/总数量

置信度:(b,d)-(e)为项集(b,d,e)数量/(b,d)数量

发表于 2018-07-26 01:01:24 回复(0)