我正在使用Apriori算法来识别客户的频繁项目集。基于已识别的频繁项目集，当客户将新项目添加到购物清单时，我想向客户提示建议项目，作为频繁项目集，我得到了结果如下;
[1],[3],[2],[5]
[2.3],[3,5],[1,3],[2,5]
[2,3,5]
我的问题是，如果我仅考虑设置[2,3,5]来向客户提出建议，那我错了吗？例如，如果客户将项目3添加到他的购物清单中，我会推荐项目2和项目5。如果客户将项目1添加到购物清单中，则不会提出任何建议，因为我考虑的是仅设置[2,3,5]而项目1是在该集合中不可用。我想知道我的逻辑（仅考虑集合[2,3,5]）是否足以为用户提供建议
否。推导推荐规则需要更多的努力。
仅仅因为[2,3,5]频繁并不能意味着2 - > 3,5是一个很好的规则。
考虑一下2是非常受欢迎的产品，但3,5只是很少出现的情况。考虑加油站。[天然气，咖啡，百吉饼]可能是经常使用的商品，但是购买天然气的顾客很少，他们也会购买咖啡和百吉饼（低置信度）。
您确实要考虑诸如2,3-> 5之类的规则，因为它们可能具有更高的置信度。即，如果客户购买汽油和咖啡，则建议面包圈。
频率不足以推荐！考虑在80％的情况下购买了2和3。2、3、5在60％的情况下被购买。天真的，在8次中有6次，客户还将购买5次，这是正确率的75％！但这并不意味着5是一个很好的建议！因为5占总数的80％，所以如果他购买2和3，则实际上购买5的可能性要小5％，而我们在这里有负相关。这就是为什么您也需要研究一下举升机的原因。或类似的其他措施，有很多。
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