Reglas de Asociacion

Si se quiere encontrar una asociación entre productos (o alguna otra cosa), puede usarse las Reglas de Asociación (también llamado Association Rule Learning), para identificar si la compra de unos productos está asociada con la compra de otros. A esto también le dicen Basket Analysis.

El resultado que se quiere seria este:

donde:
lhs: (left-hand-sides) es la parte izquierda de la regla, o antecedente (producto/s que "causa" la compra de otro producto)
rhs: ( right-hand-sides ) es la parte derecha de la regla, o resultado (producto comprado como "consecuencia" de otro producto)
Support:  es la frecuencia relativa de una regla sobre el total de transacciones
Confidence: mide qué tan confiable es la suposición hecha por la regla, es decir: que tantas veces sucede el rhs cuando se presenta el lhs, para cada regla.
Lift: mide si la regla se debió al azar. Calcula el ratio entre la confianza de la regla y el consecuente de la regla o rhs.

Notas:
Para métricas de mayor especificidad, ver Referencia No.3

El xls con los gráficos se puede descargar AQUI


El proceso conceptual en R sería así:

1. Transformación de datos

2. Generación de reglas y gráficos

Un ejemplo de PageRank

Si se tienen datos de interacciones de usuarios (o interacciones entre paginas, cuentas bancarias, redes sociales, etc.) puede calcularse la Importancia o relevancia de cada usuario usando el algoritmo PageRank.


Conceptualmente seria así: