RCSのデータフレームにarri apriori出力をどのようにするのですか

Question

私は以下のデータフレームを持っています - CTVU。

MMGID_5 EMAIL 
2341  1@email.x 
50   1@email.x 
311  1@email.x 
2341  2@email.x 
2387  2@email.x 
57   2@email.x 
2329  2@email.x 
2026  3@email.x 
650  3@email.x 
2369  3@email.x 

は、私は戻って、最初の列で最も高い信頼と第二に自信を持つアイテムが含まれている2つの新しい列を持つデータフレームの中に、以下の作成したルールを有効にします。

library(arules) 
library(arulesViz) 

CTVU <- read.csv("CTVU.csv", header = TRUE) 
CTVU <- unique(CTVU[ , c(2,5) ]) 
CTVU <- as(split(CTVU[,"MMG5_ID"], CTVU[,"EMAIL"]), "transactions") 
itemFrequencyPlot(CTVU,topN=20,type="absolute") 
rules <- apriori(CTVU, parameter = list(supp = 0.001, conf = 0.1)) 
options(digits=2) 
inspect(rules[1:5]) 
rules<-sort(rules, by="confidence", decreasing=TRUE) 
rules <- apriori(CTVU, parameter = list(supp = 0.001, conf = 0.8,maxlen=3)) 

rules<-apriori(data=CTVU, parameter=list(supp=0.001,conf = 0.01,minlen=2), 
appearance = list(default="rhs",lhs="289"), 
control = list(verbose=F)) 
rules<-sort(rules, decreasing=TRUE,by="confidence") 
inspect(rules[1:5]) 

だから、最後に、私はこのようになりますデータフレームがあります。

EMAIL  MMG5_rule Confidence 
1@email.x 50   0.5 
2@email.x 2341  0.2 
3@email.x 2026  0.6 

を私はいくつかの研究をしましたが、解決策を見つけることができませんでした。 誰かがこれを行う方法を理解する手助けができますか？

Answer 1

arulesの出力をdata.frameにする必要はありません。あなたが買った項目のリストで新しい顧客を持っている場合は、arules::subsetに関連する相関ルールを見つけることができます：subsetヘルプでその上

newCustomer <- c("toothbrush", "chocolate", "gummibears") 
arules::subset(aprioriResults, subset = lhs %in% newCustomer) 

さらに詳しい情報：

サブセットが行上で動作/ itemsets/xの規則サブセットで与えられた式はxを使って評価されるので、項目（lhs/rhs/items）とquality data.frameの列はその名前で直接参照できます。

ラベルで指定された項目を含む項目セットを選択する重要な演算子は、％in％（任意の項目に一致する項目セットを選択）、％ain％（指定したすべての項目に一致する項目セットのみを選択）マッチング）。

しかし、顧客が次を購入する可能性があるか疑問がある - 私の見解で - シーケンス・マイニングを使用して回答する質問のより。幸いなことに、arulesSequencesはこれを行うパッケージであり、同じ作者であるため、余分な作業はほとんど必要ありません。