Liên kết và phân ly

Phân tích giỏ hàng trong Python

Isaiah Hull

Visiting Associate Professor of Finance, BI Norwegian Business School

Dùng phân ly để ghép ebook

Hình thu nhỏ bìa sách The Hobbit.

Hình thu nhỏ bìa sách The Great Gatsby.

Hình thu nhỏ bìa sách Pride and Prejudice.

Hình thu nhỏ bìa sách The Catcher in the Rye.

1 Hình ảnh lấy từ goodreads.com.
Phân tích giỏ hàng trong Python

Giới thiệu chỉ số Zhang

  1. Do Zhang (2000) đề xuất
    • Giá trị từ -1 đến +1
    • +1: liên kết hoàn hảo
    • -1: phân ly hoàn hảo
  2. Toàn diện, dễ diễn giải
  3. Xây dựng từ support
1 Zhang, T. (2000). Association Rules. Proceedings of the 4th Pacific-Asia conference, PADKK, tr.245-256. Kyoto, Nhật Bản.
Phân tích giỏ hàng trong Python

Định nghĩa chỉ số Zhang

  $$Zhang(A \rightarrow B) = $$ $$\frac{Confidence(A \rightarrow B) - Confidence(\bar{A} \rightarrow B)}{Max[Confidence(A \rightarrow B), Confidence(\bar{A} \rightarrow B)]}$$   $$Confidence = \frac{Support(A \& B)}{Support(A)}$$

Phân tích giỏ hàng trong Python

Xây dựng chỉ số Zhang bằng support

  $$Zhang(A \rightarrow B) = $$ $$\frac{Support(A \& B) - Support(A) Support(B)}{ Max[Support(AB) (1-Support(A)), Support(A)(Support(B)-Support(AB))]}$$

Phân tích giỏ hàng trong Python

Tính chỉ số Zhang

# Compute the support of each book
supportH = hobbit.mean()
supportP = pride.mean()

# Compute the support of both books
supportHP = np.logical_and(hobbit, pride).mean()
Phân tích giỏ hàng trong Python

Tính chỉ số Zhang

# Compute the numerator
num = supportHP - supportH*supportP

# Compute the denominator
denom = max(supportHP*(1-supportH), supportH*(supportP-supportHP))

# Compute Zhang's metric
zhang = num / denom
print(zhang)

0.08903
Phân tích giỏ hàng trong Python

Ayo berlatih!

Phân tích giỏ hàng trong Python

Preparing Video For Download...