R arules - 将旧项目集应用于新的交易数据
问题描述:
我使用arules的apriori算法从相对较小的事务列表中生成了频繁项目集列表。我还计算了每个这些项目组的升力。R arules - 将旧项目集应用于新的交易数据
itemsets <- apriori(data=TransMat, parameter=list(supp=0.1, maxlen=4, target="frequent itemsets"))
quality(itemsets)$lift <- interestMeasure(itemsets, measure="lift", trans = TransMat)
现在我得到一个新的,很长的(!)交易清单。 而不是从新的交易清单中计算新的项目集,我想将旧的itemsets
应用于新的交易清单。
或换句话说:我想根据新的交易来计算每个旧规则的支持和提升。如何做到这一点?
(备注:如果可能,我想避免计算一组新的在交易过程中的新列表规则,因为该列表是如此庞大)
提前感谢!
答
答案可以在arules文档中找到。尽管它在某种程度上隐藏在interestMeasure
函数中。该功能可以计算新交易的旧规则/项目组的兴趣度量。
interestMeasure(rules_old, c("support"), transactions = TransactionMatrix_new, reuse = FALSE)