{"id":31,"date":"2021-09-22T23:13:20","date_gmt":"2021-09-22T21:13:20","guid":{"rendered":"https:\/\/nit.it\/?p=31"},"modified":"2021-09-22T23:13:22","modified_gmt":"2021-09-22T21:13:22","slug":"come-funziona-lapprendimento-associativo-learning-association","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/nit.it\/index.php\/2021\/09\/22\/come-funziona-lapprendimento-associativo-learning-association\/","title":{"rendered":"Come funziona l\u2019apprendimento associativo (Learning Association)?"},"content":{"rendered":"\n

L’Association Learning<\/strong> \u00e8 una tecnica di Machine Learning<\/strong> e Data Mining<\/a> basata su regole che trova importanti relazioni tra variabili o funzionalit\u00e0 in un set di dati.<\/p>\n\n\n\n

Facciamo un esempio pratico<\/strong>.<\/p>\n\n\n\n

Nel caso della vendita al dettaglio di una catena di supermercati, un’applicazione di Association Learning \u00e8 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’\u00e8 un cliente che acquista X e non compra Y, \u00e8 un potenziale cliente Y.<\/p>\n\n\n\n

Una volta trovati tali clienti, possiamo indirizzarli grazie al cross-selling all\u2019acquisto di prodotti o servizi aggiuntivi correlati al prodotto precedentemente acquistato.<\/p>\n\n\n\n

Nel trovare una regola di associazione<\/strong>, siamo interessati ad apprendere una probabilit\u00e0 condizionata<\/strong> della forma P(Y|X) <\/strong>dove Y \u00e8 il prodotto su cui vorremmo condizionare X, che \u00e8 il prodotto o l’insieme di prodotti che sappiamo che il cliente ha gi\u00e0 acquistato.<\/p>\n\n\n\n

Diciamo che, ripassando i nostri dati, calcoliamo che P(chips|birra) = 0,7, quindi possiamo definire la regola:<\/p>\n\n\n\n

Il 70% dei clienti che acquistano birra acquista anche patatine.<\/p>\n\n\n\n

Potremmo voler fare una distinzione tra i clienti e, a tal fine, stimare P(Y|X,D) dove D \u00e8 l’insieme degli attributi del cliente, ad esempio sesso, et\u00e0, stato civile e cos\u00ec via, supponendo di avere accesso a queste informazioni. Se si tratta di una libreria anzich\u00e9 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 pi\u00f9 rapido.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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