同じユーザーが同時に参照している商品(goods_id)をカウントします。共起係数(goods_id)共起係数をあらわす指標は代表的なものとして以下の3つが挙げられます。それぞれの係数に優劣はありません。これらの係数のそれぞれの特徴を把握し,うまく使い分ける事が肝要です。)Simpson係数の分母は値の小さい方のアイテムAの登場回数を取るので,共起回数と少ない方のアイテムの登場回数が近ければ近いほどこの係数は大きくなります。ゆえにSimpson係数の大きいペアの小さい方のアイテムAは,単独では登場せずに必ず他のアイテムと共起して現れてくる特殊なアイテムを表現しています。下図のように,小さい方のアイテムが大きい方に深く入り込んでいる場合にSimpson係数は極めて高くなります。)Cosine係数は,ペアの単独での登場回数がほぼ近い関係のもので共起回数が多いものを発見してくれます。どちらかの登場回数に引っ張られる共起回数や,少ない方に引っ張られるSimpson係数に比べてバランスの良い係数となっています。)Dice係数もCosine係数と同様の性質を持っています。↑Cosine係数の上位ので関係を可視化しています。同時参照URL集計(バスケット分析)(★★★)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。