Какая модель ML для сегментации клиентов основана на используемых продуктах

Question

Я пытаюсь запустить модели машинного обучения для клиентов, пытающихся сегментировать клиентов, использующих сходные продукты.Мой набор данных огромен с 2,4 миллионами записей и имеет следующий формат:

customer_id prod_1 prod_2 prod_3 prod_4  ..... prod_10
000           1      0      0      1     .....  1
001           0      0      1      1     .....  1
011           0      1      0      1     .....  0
021           1      0      1      1     .....  0
...

Каждая строка имеет номер клиента и 1 или 0 в зависимости от того, есть ли у них продукт.Я запустил k-means, и результаты не выглядели впечатляюще.

Любые другие предложения о том, какие модели можно использовать на таких данных для сегментирования клиентов на основе продуктов, которые они используют вместе?

Answer 1

Используйте частое майнинг-набор предметов.

Откажитесь от идеи, что каждый клиент принадлежит ровно одному сегменту.На самом деле это не так.

Вместо этого существуют типичные комбинации продуктов, которые определяют сегменты.Они также могут перекрываться.Один покупатель может быть электронщиком и фанатом Star Wars одновременно.