私は、1つのことについてツイートするユーザーが何か他のものについてもツイートするかどうかを確認したいと思います。私はR studioのTwittRパッケージを使用してキーワードを含むツイートをダウンロードし、それらのユーザーのタイムラインをPythonでダウンロードしました。私のデータは以下のように構成されています。Aprioriアルゴリズムのデータを構造化する方法は？
USER_NAME、ID、created_atと、テキスト
exampleuser、814495243068313603,2016-12-29 15時36分13秒、「nixon1788 @ MT：オバマと左は反ユダヤpukesを嫌しています！ #WithdrawUNFunding '
アソリアルゴリズムを使用して関連ルールを生成することはできますか？誰もがこのデータを使用するためにこのデータを構造化する方法を知っていますか？それとも私が持っているデータでも可能ですか？ここで
はスターターとして例を示します
txt <- c("Trump builds a wall", "Trump goes wall", "Obama buys drones", "Drones by Obama")
library(quanteda)
library(arules)
dfm <- dfm(txt)
trans <- as(as.matrix(dfm), "transactions")
rules <- apriori(
data = trans,
parameter = list(minlen = 2L, maxlen=2, conf = 1),
appearance = list(lhs = c("obama", "trump"), default="rhs")
)
inspect(rules)
# lhs rhs support confidence lift
# 1 {obama} => {drones} 0.5 1 2
# 2 {trump} => {wall} 0.5 1 2
こんにちは、この例は完璧に感謝しています！私の大きなデータセットをdfmに強制しようとすると、このエラーが発生します。 "validObject（r）のエラー： 無効なクラス" dgTMatrix "オブジェクト：length（Dimnames [1]）はDim [1]それは8 "どのようにそれを取り除くための任意のアイデアですか？ – John
同様の問題が[quantedaパッケージのgithub repo]（https://github.com/kbenoit/quanteda/issues/168）で報告されています。このページで提案されているように、[devtools]（https://cran.r-project.org/web/packages/devtools/index.html）を使用してgithubからquantedaを更新してみてください。 –
は[aruleのRパッケージ]（https://cran.r-project.org/web/packages/arules/index.html）を参照してください –
どのような種類あなたがここで決定しようとしていますか？ハッシュタグ間の関連。オバマとネガティブなつぶやきとの関連。いずれにしても、@ ImranAliの提案はかなり進んでいると思います。 – Abdou
こんにちは、返信ありがとう、私はキーワードを使用したい（例えば、オバマという言葉を使ってつぶやく人が "クリントン"という言葉を使ってつぶやく場合）私の問題は私のデータをトランザクションに強制する方法を知らないこのパッケージで使用するデータ。 – John