Groceries_ARL

Association Rules (Birliktelik Kuralı)

Birliktelik kuralları, market pazar analizlerinde ve tavsiye sistemlerinde kullanılan önemli makine öğrenme tekniklerinden biridir.

Association rules are one of the important machine learning techniques used in market analysis and recommendation systems.

Birliktelik kuralları, geçmiş verilerin analiz edilerek bu veriler içindeki birliktelik davranışlarının tespiti ile geleceğe yönelik çalışmalar yapılmasını destekleyen bir yaklaşımdır.[1]

Association rules are an approach that supports the analysis of past data and the determination of association behaviors in this data, and future studies.

Amaç; alışveriş esnasında müşterilerin satın aldıkları ürünler arasındaki birliktelik ilişkisini bulmak, bu ilişki verisi doğrultusunda müşterilerin satın alma alışkanlıklarını tespit etmektir. Satıcılar, keşfedilen bu birliktelik bağıntıları ve alışkanlıklar sayesi ile etkili ve kazançlı pazarlama ve satış imkanına sahip olmaktadırlar.[1]

Aim; to find the association relationship between the products purchased by the customers during shopping, and to determine the purchasing habits of the customers in line with this relationship data. Sellers have effective and profitable marketing and sales opportunities thanks to these discovered association relations and habits.

Apriori Algorithm(Apriori Algoritması)

Birliktelik kuralları için Apriori Algoritması uygulanmaktadır. Apriori algoritmasında bilmemiz gereken 3 önemli kavram vardır (Support, Confidence ve Lift)

Apriori Algorithm is applied for association rules. There are 3 important concepts we need to know in the Apriori algorithm (Support, Confidence and Lift)

Support: İkisinin birlikte görülme olasılığı (The probability of both occurring together)

Confidence: X alındığında Y alınma olasılığı (Probability of getting Y when X is taken)

Lift: X alındığında Y alınma olasılığı şu kadar kat artar (When X is taken, the probability of getting Y increases by as much)

GitHub

View Github