R aRules：查找封闭关联规则

在R中的aRules包中，我怎么能有效地找到关闭关联规则？即具有封闭LHS项目集的规则R aRules：查找封闭关联规则

如果添加任何项目会减少支持，则项目集关闭。

的包提供以下采矿选项：

目标：指示关联的开采的类型的字符串。一个

“频繁项集”

“最大频繁项集”

“闭频繁项集”

“规则”（仅适用于先验）

“hyperedgesets”（仅适用对于Apriori;参见定义关联•超定值）

似乎没有“封闭规则”选项。有两个明显的变通办法：

矿规则和封闭项集

rules = apriori(data, parameter=list(target="rules"))) 
rules <- rules[is.closed(generatingItemsets(rules))]

这可以说是相当缓慢的应用过滤器。例如，对于10k项目的5k交易，aPriori在10秒内生成8M规则。关闭过滤器花费了大约20分钟，导致约3万个关闭规则。

煤矿关闭频繁项集和关联应用过滤器（置信度，提升等）

尚未实现，但它似乎是一个周围实现的东西很多方式简单。如果有人知道其他的实现（其他R包或甚至R之外的东西），可以这样做，指针会非常有帮助。例如， The SPMF library似乎已经对它的支持，想知道是否有人使用它

来源

2016-08-16 user997943

SPMF库提供了Java中封闭关联规则挖掘的快速实现以及许多关联规则挖掘的其他算法。你可以检查包装从R调用SPMF库（https://github.com/pommedeterresautee/spmf）。 – Phil

功能ruleInduction()可用于创建培等人定义的封闭的规则有经验。（2000）作为规则X -> Y，其中X和Y 是关闭的频繁项目集。从手册页（略增强）采取以下：

data("Adult") 
## find all closed frequent itemsets 
closed <- apriori(Adult, 
    parameter = list(target = "closed", support = 0.4)) 

## use rule induction to produce all closed association rules 
closed_rules <- ruleInduction(closed, Adult) 

## X&Y are already closed, check that X is also closed 
closed_rules[is.element(lhs(closed_rules), items(closed))] 

## inspect the resulting closed rules 
summary(closed_rules) 
inspect(head(closed_rules, by = "lift"))

来源

2017-01-08 22:59:56

在arules包的支持是包含在套装的结合LHS & RHS所有项目交易的百分比。换句话说，在LHS & RHS上的项目的联合。

这意味着，使用参数target = 'closed frequent itemsets'在apriori()通话将解决你的第一个问题，只能产生闭合项目集/ 规则基于封闭项目集。

同样，要回答您的问题的第二部分，在生成规则之前存在用于通过置信度和提升过滤的参数。这样，在生成规则后，您不必过滤掉规则，并且您将得到与您正在寻找的相同的结果。

此外，在您的apriori()调用中过滤关闭的项目集，置信度，升降等将加快清除过程。

来源

2017-02-19 01:48:52

R aRules：查找封闭关联规则

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