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我有一个带有 customer_id 和 product_name 的 R 数据框。一个客户可以拥有多个产品。在客户列中，由于他们拥有多个产品，因此存在重复的 customer_id。

我正在尝试进行基本的先验分析并确定一起购买的产品的一些关联规则。我想使用 R 中的 Arules 和 ArulesViz 包来执行此操作。

当我尝试运行它时，我通常会得到 0 个规则或 lhs 产品 --> rhs customer_id。所以我不相信我正在正确加载数据以查看多个产品给单个客户以得出关联。

任何帮助，将不胜感激！

基本数据框示例

df <- data.frame( cust_id = as.factor(c('1aa2j', '1aa2j', '2b345',
'2b345', 'g78a8', 'y67r3')), product = as.factor(c("Bat", "Sock",
"Hat", "Shirt", "Ball", "Shorts")))

rules <- apriori(df) inspect(rules)

lhs rhs support confidence lift 1 {product=Bat} => {cust_id=1aa2j} 0.167 1 3
2 {product=Sock} => {cust_id=1aa2j} 0.167 1 3
3 {product=Hat} => {cust_id=2b345} 0.167 1 3
4 {product=Shirt} => {cust_id=2b345} 0.167 1 3
5 {cust_id=g78a8} => {product=Ball} 0.167 1 6
6 {product=Ball} => {cust_id=g78a8} 0.167 1 6
7 {cust_id=y67r3} => {product=Shorts} 0.167 1 6
8 {product=Shorts} => {cust_id=y67r3} 0.167 1 6
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这取自transactions（稍作修改）的示例：

library(arules)
df <- data.frame( cust_id = as.factor(c('1aa2j', '1aa2j', '2b345',
'2b345', 'g78a8', 'y67r3')), product = as.factor(c("Bat", "Sock",
"Hat", "Shirt", "Ball", "Shorts")))

trans <- as(split(df[,"product"], df[,"cust_id"]), "transactions")
inspect(trans)

    items       transactionID
[1] {Bat,Sock}  1aa2j        
[2] {Hat,Shirt} 2b345        
[3] {Ball}      g78a8        
[4] {Shorts}    y67r3

现在您可以apriori使用trans.

于 2017-07-03T14:39:44.717 回答