Come funziona l’apprendimento associativo (Learning Association)?

L’Association Learning è una tecnica di Machine Learning e Data Mining basata su regole che trova importanti relazioni tra variabili o funzionalità in un set di dati.

Facciamo un esempio pratico.

Nel caso della vendita al dettaglio di una catena di supermercati, un’applicazione di Association Learning è l’analisi del paniere che consiste nel trovare associazioni tra i prodotti acquistati dai clienti: se le persone che acquistano X in genere acquistano anche Y e se c’è un cliente che acquista X e non compra Y, è un potenziale cliente Y.

Una volta trovati tali clienti, possiamo indirizzarli grazie al cross-selling all’acquisto di prodotti o servizi aggiuntivi correlati al prodotto precedentemente acquistato.

Nel trovare una regola di associazione, siamo interessati ad apprendere una probabilità condizionata della forma P(Y|X) dove Y è il prodotto su cui vorremmo condizionare X, che è il prodotto o l’insieme di prodotti che sappiamo che il cliente ha già acquistato.

Diciamo che, ripassando i nostri dati, calcoliamo che P(chips|birra) = 0,7, quindi possiamo definire la regola:

Il 70% dei clienti che acquistano birra acquista anche patatine.

Potremmo voler fare una distinzione tra i clienti e, a tal fine, stimare P(Y|X,D) dove D è l’insieme degli attributi del cliente, ad esempio sesso, età, stato civile e così via, supponendo di avere accesso a queste informazioni. Se si tratta di una libreria anziché di un supermercato, i prodotti possono essere libri o autori. Nel caso di un portale Web, gli articoli corrispondono a collegamenti a pagine Web e possiamo stimare i collegamenti che un utente potrebbe fare clic e utilizzare queste informazioni per scaricare tali pagine in anticipo per un accesso più rapido.