02:00フォローするはじめにここまで,任意のペアで共起回数,共起係数を計算していきました。共起係数はアイテムの登場回数が少なく(≃共起回数が少ない)ても関連性の強いペアを見つけてくれるものでした。一方で分析者ではない現場の人たちにとっては,この「共起係数」に意味を見いだせず,あくまで共起回数を使いたいというごもっともな意見もあります。そこで今回は人工的にペアをカテゴライズして,その中で共起回数を見ていくことにしましょう。1:10(小さい方の出現回数が大きい方の出現回数の10%以下)である極端なペアのみを抽出してきます。大きい傾向があります。50%出現回数が少ない方が多い方の半分以下であるケースです。90%出現回数が少ない方が多い方の50%〜90%であるケースです。〜最後は出現回数がほとんど同じペアの共起回数です。10%次はアイテムA,アイテムBの価格差でカテゴライズしていきましょう。ある極端なペアのみを抽出してきます。このカテゴリに入るペアはテレビ本体とリモコンや外付けHDDなどの付属品とのペアスマートフォン本体とケースや保護シールなどのアクセサリとのペアなどの,本体とオプションパーツといったものになります。50%つぎは,価格が小さい方の出現回数が大きい方の半分以下のペアに絞ってみます。このようなペアは,ゲーム機本体とゲームソフトのペアお弁当とドリンクなどが考えられます。90%つぎは,価格が小さい方の出現回数が大きい方がそれなりに近いペアです。お総菜のペアなど,割と多くのペアがこのカテゴリに属します。90%〜最後は,価格がほとんど同じペアとなります。銘柄違いのビールフロントタイヤとリアタイヤなどです。次回は「意外性の発見」をテーマに発展編を進めて行きます。平均閲覧時間(★★)コメント0件のコメントログインしてコメントを残してください。