Spark - AssociationRules

□ 참고내용

▶선행(antecedent)과 후행(consequent)은 공통원소가 없는 항목들의 집합 ▶앞에 작성한 FP-growth에 Support, Confidence 내용 참고

□ Sample

※spark documents 참고

▶a -> 15회 구매 ▶b -> 20회 구매 ▶a, b -> 15회 구매

□ 예제

JavaRDD<FPGrowth.FreqItemset<String>> freqItemsets = jsc.parallelize(Arrays.asList(                 new FreqItemset<String>(new String[] { "a" }, 15L),                 new FreqItemset<String>(new String[] { "b" }, 20L),                 new FreqItemset<String>(new String[] { "a", "b" }, 15L)));         AssociationRules arules = new AssociationRules().setMinConfidence(0); //결과를 다 찍어보자         JavaRDD<AssociationRules.Rule<String>> results = arules.run(freqItemsets);                 for (AssociationRules.Rule<String> rule : results.collect()) {             System.out.println(rule.javaAntecedent() + " => " + rule.javaConsequent() + ", " + rule.confidence());         }

□ 결과

▶물건으로 생각하면 a를 살(15회) 경우 b를 함께 살 경우는 (15회) 임에 1.0이 되고 ▶b를 살(20회) 경우 a를 함께 살 경우는 (15회) 임에 0.75의 결과를 얻는다.