Ассоциация и диссоциация

Анализ рыночных корзин на Python

Isaiah Hull

Visiting Associate Professor of Finance, BI Norwegian Business School

Использование диссоциации для подбора электронных книг

Миниатюра обложки книги «Хоббит».

Миниатюра обложки книги «Великий Гэтсби».

Миниатюра обложки книги «Гордость и предубеждение».

Миниатюра обложки книги «Над пропастью во ржи».

1 Изображения взяты с сайта goodreads.com.
Анализ рыночных корзин на Python

Введение в метрику Чжана

  1. Предложена Чжаном (2000)
    • Принимает значения от -1 до +1
    • Значение +1 означает полную ассоциацию
    • Значение -1 означает полную диссоциацию
  2. Понятна и интерпретируема
  3. Строится на основе поддержки
1 Zhang, T. (2000). Association Rules. Proceedings of the 4th Pacific-Asia conference, PADKK, pp.245-256. Kyoto, Japan.
Анализ рыночных корзин на Python

Определение метрики Чжана

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

Анализ рыночных корзин на Python

Построение метрики Чжана через поддержку

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

Анализ рыночных корзин на Python

Вычисление метрики Чжана

# 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()
Анализ рыночных корзин на Python

Вычисление метрики Чжана

# 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
Анализ рыночных корзин на Python

Давайте потренируемся!

Анализ рыночных корзин на Python

Preparing Video For Download...