market-basket-analysis

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レポートでは、トランザクションのデータセットのアソシエーションルールを見つける必要があります。私は、このデータセットダウンロード： http://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/online+retail をそれから私は、いくつかの列を削除した公称値に変換し、正規化された後、私はこれだ：https://ufile.io/gz3do をだから私は、私は上の取引で、デ

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アソシエーションルールマイニング（信頼とリフト）

現在私の大学の特定のプロジェクトを運営しています。私がこのプロジェクトでやっていることは、関連ルールマイニングを使ってクロスセリングモデルを構築することです。その結果、私はたくさんのルールを持っていましたが、どのようにランク付けするのがベストであるかわかりません。 Confidence=20% Lift= 5 オプション2：Confidence = 50% Lift = 2 私は自信が重要であ

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Hadoopを使用したマーケット・バスケット分析

私は、数百万行のトランザクション・マーケット・バスケット・データのアフィニティ分析をすばやく実行しようとしています。クラウド上スパーク&のHadoopの上にRサーバを作成した（アズールHDInsight）をHDFS 上ロードされたデータはRevoScaleR を使ってみましょう：私はこれまで何をやったかしかし、私は最後のステップで立ち往生しました。私が理解する限り、私はRevoScaleR内

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データからArulesとArulesVizを使用する関連ルール

私はcustomer_idとproduct_nameのRデータフレームを持っています。顧客は複数の製品を持つことができます。顧客の列には、複数の商品があるため、重複したcustomer_idがあります。私は基本的な先験的分析を行い、一緒に購入した製品の関連ルールを決定しようとしています。私はこれを行うためにRでArulesとArulesVizパッケージを使いたいと思います。私はこれを実行しよう

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CSPADE方法は、エラーをスローしない：クラス「トランザクション」のこのオブジェクトの名前のスロット「transactionInfo」

CSPADEアルゴリズム（トランザクションに関連規則を見つける）は、以下の方法を実行するとき、私はRの誤差を得る： x <- read_baskets(con = system.file("misc", "zaki.txt", package = "arulesSequences"), info = c("sequenceID","eventID","SIZE")) s1 <- cspade(

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スパーク1.6 - 私は、次のコードてきた唯一の1項目

とアイテムセットを削除します。 val df = sqlContext.sql("SELECT Transaction_ID,Product_ID FROM Transactions as tmp") val rawDict = df.select('Product_ID).distinct().sort('Product_ID) val dictCounts = rawDict.groupB

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R - itemsetsを削除する - ECLATアルゴリズム

私の製品でいくつかの関連付けを分析しようとしています。マイRコードは次のとおりです。はどのような方法が存在する：このコードは非常によく実行されているが、私は示されているようではない任意の関連を持っているいくつかの製品を取得しています library(arules) library(arulesViz) library(igraph) library(iplots) data <- re

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Spark MLlib FPGrowthは実行中ですが、頻繁な項目セットを表示していません

トランザクションデータのMLlibからFPGrowthを使用して基本的なマーケットバスケット分析を実行しようとしています。取引のような形式にするために私がコード化されています：配列内の個々の数字は私のプロダクトIDの文字列は、（のような、68113132893、7976503128、など）として採用されている transactions.take(3) res632: Array[Arra