Apriori算法 - 选择事务处理列表

Question

我试图使用apriori算法推断客户帐户上发生的错误。所以我有一个错误的表像这样：

 
error_id error_code cust_id 
1   M015   100 
2   M020   101 
3   M016   100 
4   M019   100 
5   M015   102 

...

我要建立以期望给什么错误M015。
（例如M015 - > ??）

问题是错误表包含数十万行项目，并且有数百个可能的错误代码。那么，我是否真的很低自信地运行我的算法以尽可能多地找回规则？或者，我是否缩小了错误数据库的范围，以仅包含包含我感兴趣的错误的“交易”？

（在这个例子中，例如，如果我在寻找规则M015，我应该限制交易表为CUST_ID 100和102只行项目？）

Answer 1

，对于最小的信心和支持度阈值，它如果你没有得到足够的结果，最好从高价值开始，然后降低它们。

但我认为你应该保持高信心，否则结果将不会有用。例如，也许你希望有一个至少50％的信心。

是的，为了优化，您可以修改算法以仅搜索包含您感兴趣的项目的规则。这将使算法不会产生大量的规则。

但不要忘记，一个关联不是因果关系。如果要根据时间进行一些预测，可以使用“顺序规则挖掘算法”或“顺序模式挖掘算法”，而不是关联规则挖掘算法。