apriori rulsets를 데이터 세트에 배치 R

Question

R에서 Apriori 규칙 배포에 관한 질문이 있습니다. 기본적으로 각 고객에게 사전 계산 (항목) 및 신뢰도 값을 지정하여 간단한 추천 시스템을 작성할 수 있습니다. 내가 얻은 규칙 세트의 하위 집합입니다.

bread&wine -> meat (confidence 54%) 
cheese -> fruit (confidence 43%) 
bread&cheese -> frozveg (confidence 24%) 

다음은 단 한 고객으로 달성하고자하는 단순한 표현입니다. 이것은 바구니 또는 진리표 데이터에 있습니다.

ID | 빵 | 와인 | 치즈 Pred1 Conf1 Pred2 Conf2

1 | 1 | 1 | 고기 1 개 | 0.54 | 과일 | 0.43

이 단순히 IBM SPSS 모델러에서 모델의 덩어리로 데이터 집합을 연결하여 수행 할 수 있습니다, 그러나 이

이 사람이 나에 R 코드의 솔루션을 나에게 제공 할 수 R.

에 쉽게 보이지 않는다 이것을하는 간단한 가이드?

Answer 1

패키지 recommenderlab은 원하는대로 (신뢰를 표시하지 않음) 수행합니다. 당신이 추천인을 만들 때 사용할 수있는 매개 변수는 다음

library(recommenderlab) 
data(Groceries) 
dat <- as(Groceries, "binaryRatingMatrix") 
rec <- Recommender(dat, method = "AR", 
    parameter=list(support = 0.0005, conf = 0.5, maxlen = 5)) 
getModel(rec) 

    $description 
    [1] "AR: rule base" 

    $rule_base 
    set of 38365 rules 

    $support 
    [1] 5e-04 

    $confidence 
    [1] 0.5 

    $maxlen 
    [1] 5 

    $measure 
    [1] "confidence" 

    $verbose 
    [1] FALSE 

    $decreasing 
    [1] TRUE 


pred <- predict(rec, dat[1:5,]) 
as(pred, "list") 
    [[1]] 
    [1] "whole milk"  "rolls/buns"  "tropical fruit" 

    [[2]] 
    [1] "whole milk" 

    [[3]] 
    character(0) 

    [[4]] 
    [1] "yogurt"  "whole milk" "cream cheese " "soda"   

    [[5]] 
    [1] "whole milk" 

: 여기에 데이터가 설정 한 식료품에서 추천인 모델을 학습하고 처음 10 개 거래에 적용 (recommenerlab의 문서에서 발췌) 일부 코드는 .

recommenderRegistry$get_entry("AR", dataType = "binaryRatingMatrix") 
    Recommender method: AR 
    Description: Recommender based on association rules. 
    Parameters: 
    support confidence maxlen measure verbose decreasing 
    1  0.1  0.3  2 confidence FALSE  TRUE