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猎兔相关商品推荐系统使用方法

首先增加java内存使用量

-Xmx1000m

 

我是在运行第一步的时候"asc2db"的时候就发生了这个问题!

也可以用同样的方法给它增加内存吗?

可以

 

asc2db 需要二个参数  第一个是 输入文件名 例如 D:/sousuo/workspace/test 第二个是输出参数名 例如 D:/sousuo/workspace/test 这样读取的是  D:/sousuo/workspace/test.asc 输出到  D:/sousuo/workspace/test.db

运行ARTool.java时,Frequent ItemsetsAssociation Rules中的参数选多少合适?

 

Minimum support 的值可以逐步往小取

Minimum confidence的值也是逐步往小取

产品之间的关系紧密程度是Minimum confidence?还是Minimnum support Minimum confidence

Minimum support代表的是商品之间的什么关系?

Minimum support 最小支持度,它指购买某两个商品的定单在总定单数中所占的比例的下限。

Minimum confidence 最小置信度,指购买甲产品的条件下购买乙产品的条件概率的下限。

 

一般这两个参数都是不固定的,它是由运行出来的结果的实际效果决定的。

 

 

运行ARTool这个工具有四步:

 

1)  运行sql2db.java,  它会在指定的路径下产生一个以“.asc”为后缀的文件;用记事本打开它不难看出,它实际是对定单所牵扯的商品重新编号,并且指出每个定单包括那几个商品。这一步是为后面的打好基础。注意:这一步的时候需要改动代码里的几个sql语句。

2)  运行asc2db.java它会在.asc文件存放的目录下产生一个以“.db”结尾的文件。

3)  第三步,运行ARTool.java,会显示上面第一张图。填写Minimum support的值(值由大往小逐步尝试),然后按“Go”键。然后按“Association Rules,填写Minimum confidence的值(值由大往小逐步尝试),然后按“Go”键。这一步就算完成了,同样在.asc文件存放的目录下产生relatedgoods.txt文本文件,它记录了所有的结果。

4)  最后一步,就是把结果做相应的处理存入数据库。运行result2db.java即可。

除此之外,minedb还可以执行从发现频繁项集到挖掘关联规则的整个过程。

 

 

 

 

 

 

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