商品订单频繁项集数据流分析-白红宇

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之主从复制