Minería de datos

• Institucion: Universidad Nacional de San Antonio Abad del Cusco
• Facultad: Facultad de Ingenieria Electrica, Electronica, Informatica y Mecanica
• Escuela Profecional: Ingenieria Informatica y de Sistemas

Docente:

• CARLOS FERNANDO MONTOYA CUBAS - Docente - Concytec.

Actividad 03: “Reglas de Asociación”

Alumno 🤓:

• Ronaldinho Vega Centeno Olivera - GitHub Account - DinhoVCO

Herramientas a utilizar:

• Google Colaboratory
• DataSet - spotify.npy - Download

DESARROLLO

Introducción

Esta tarea consiste en implementar el algoritmo Apriori, propuesto por Agrawal y Srikant en 1994. Este tiene como objetivo encontrar itemsets frecuentes dentro de una base de datos y generar reglas de asociación bajo determinados umbrales de soporte y confianza.

En data mining, las reglas de asociación son ampliamente utilizadas para descubrir relaciones entre variables en bases de datos de gran tamaño. Aplicaciones clásicas de este tipo de estrategias pueden ser encontradas en análisis de compras y de características socio-demográficas desde bases de datos censales, entre otras.

Base de Datos

La base de datos a utilizar corresponde a múltiples playlists de la plataforma spotify creadas por usuarios de esta. Este es una muestra del dataset publicado para el Rec- Sys Challenge 2018.

Codigo

El codigo esta debidamente comentado y cada modulo muestra su reseña de funcion, Parameters y Returns

Resultados