baihongyu.com
博客
关于我
商品订单频繁项集数据流分析
阅读量：
168 次
发布时间：
2019-02-28
本文共 1215 字，大约阅读时间需要 4 分钟。
一 Redis中生成数据
ID1 [(商品1，2),(商品2，3),(商品3，4),(商品4，5)]
ID2 [(商品2，3),(商品3，3),(商品4，2),(商品5，5)]
ID3 [(商品1，2),(商品2，2),(商品3，4),(商品5，1)]
二 经过Spolt后
1 发射的数据为12条
(ID1,商品1,2)
(ID1,商品2,3)
(ID1,商品3,4)
(ID1,商品4,5)
(ID2,商品2,3)
(ID2,商品3,3)
(ID2,商品4,2)
(ID2,商品5,5)
(ID3,商品1,5)
(ID3,商品2,2)
(ID3,商品3,4)
(ID3,商品5,1)
2 Redis数据存储到键itemCounts
(商品1,2)
(商品2,3)
(商品3,3)
(商品4,2)
(商品5,2)
三 经过SplitBolt，发射18条数据
(商品1,商品2)
(商品1,商品3)
(商品1,商品4)
(商品2,商品3)
(商品2,商品4)
(商品3,商品4)
(商品2,商品3)
(商品2,商品4)
(商品2,商品5)
(商品3,商品4)
(商品3,商品5)
(商品4,商品5)
(商品1,商品2)
(商品1,商品3)
(商品1,商品5)
(商品2,商品3)
(商品2,商品5)
(商品3,商品5)
四 经过PairCountBolt
(商品1,商品2)->2
(商品1,商品3)->2
(商品1,商品4)->1
(商品1,商品5)->1
(商品2,商品3)->3
(商品2,商品4)->2
(商品3,商品4)->2
(商品2,商品5)->2
(商品3,商品5)->2
(商品4,商品5)->1
五 经过PairCountBolt
商品对总数：18
六 经过SupportComputeBolt
(商品1,商品2)->2/18
(商品1,商品3)->2/18
(商品1,商品4)->1/18
(商品1,商品5)->1/18
(商品2,商品3)->3/18
(商品2,商品4)->2/18
(商品3,商品4)->2/18
(商品2,商品5)->2/18
(商品3,商品5)->2/18
(商品4,商品5)->1/18
七 经过ConfidenceComputeBolt
(商品1,商品2)->2/18 再除以2
(商品1,商品3)->2/18 再除以2
(商品1,商品4)->1/18 再除以2
(商品1,商品5)->1/18 再除以2
(商品2,商品3)->3/18 再除以3
(商品2,商品4)->2/18 再除以2
(商品3,商品4)->2/18 再除以2
(商品2,商品5)->2/18 再除以2
(商品3,商品5)->2/18 再除以2
(商品4,商品5)->1/18 再除以2
八 经过FilterBolt
Redis中存入键recommendedPairs
(商品n,商品m)->(支持度，置信度)
转载地址：http://biej.baihongyu.com/
你可能感兴趣的文章
mysql CPU使用率过高的一次处理经历
查看>>
Multisim中555定时器使用技巧
查看>>
MySQL CRUD 数据表基础操作实战
查看>>
multisim变压器反馈式_穿过隔离栅供电：认识隔离式直流/ 直流偏置电源
查看>>
mysql csv import meets charset
查看>>
multivariate_normal TypeError: ufunc ‘add‘ output (typecode ‘O‘) could not be coerced to provided……
查看>>
MySQL DBA 数据库优化策略
查看>>
multi_index_container
查看>>
MySQL DBA 进阶知识详解
查看>>
Mura CMS processAsyncObject SQL注入漏洞复现(CVE-2024-32640)
查看>>
Mysql DBA 高级运维学习之路-DQL语句之select知识讲解
查看>>
mysql deadlock found when trying to get lock暴力解决
查看>>
MuseTalk如何生成高质量视频（使用技巧）
查看>>
mutiplemap 总结
查看>>
MySQL DELETE 表别名问题
查看>>
MySQL Error Handling in Stored Procedures---转载
查看>>
MVC 区域功能
查看>>
MySQL FEDERATED 提示
查看>>
mysql generic安装_MySQL 5.6 Generic Binary安装与配置_MySQL
查看>>
Mysql group by
查看>>