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apache-spark - 使用 SPARK 从关联规则中提取提升和支持

转载 作者:行者123 更新时间:2023-12-02 03:11:25 24 4
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我正在使用频繁模式挖掘算法 - 关联规则:

import org.apache.spark.mllib.fpm.AssociationRules
import org.apache.spark.mllib.fpm.FPGrowth.FreqItemset

val freqItemsets = sc.parallelize(Seq(
new FreqItemset(Array("a"), 15L),
new FreqItemset(Array("b"), 35L),
new FreqItemset(Array("a", "b"), 12L)
))

val ar = new AssociationRules()
.setMinConfidence(0.8)
val results = ar.run(freqItemsets)

results.collect().foreach { rule =>
println("[" + rule.antecedent.mkString(",")
+ "=>"
+ rule.consequent.mkString(",") + "]," + rule.confidence)
}

我的问题是:

是否可以提取规则的支持和提升?我只是获得了信心...

非常感谢!

最佳答案

当前编号有两张 JIRA 票。

参见:

Adding Lift Calculation in Association Rule mining

Adding Support Calculation in Association Rule mining

关于apache-spark - 使用 SPARK 从关联规则中提取提升和支持,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/39729686/

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