market-basket-analysis

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    关联规则

    我想从一个数据集的文本字段计算的关联规则，如使用Python下面之一： ID fav_breakfast 1 I like to eat eggs and bacon for breakfast. 2 Bacon, bacon, bacon! 3 I love pancakes, but only if they have extra syrup! 4 Waffles and bacon.
    python-3.x sparse-matrix text-mining apriori market-basket-analysis 2017-06-19

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    市场购物篮分析 - 可变数量特征的单一模型？

    我正在使用Apriori构建推荐系统以配合我公司的应用程序。在走下这条路之前，我想向有更多经验的人证实我正处于正确的轨道上。任何帮助表示赞赏。 让我试着解释这个问题。根据应用程序中用户的上下文，影响建议的功能可能会有所不同。例如，想象一下购物场景。如果我在HEB购物，我通常会有一个预定义的购物清单，所以如果我告诉应用程序我要去HEB，那么这个清单上的项目将是很好的建议。当我去Home Depot时
    r machine-learning apriori market-basket-analysis 2017-06-23

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    如何将data.frame转换为R中arules的事务数据？

    ，我有以下数据的data.frame： 行：用户 列：不同的项目的编码二进制 User Item1 Item2 ItemM 1 0 1 1 2 0 1 1 3 1 1 1 4 1 0 1 N 1 1 1 我怎样才能改变我data.frame到事务逐行篮 使用R中的“arules”包？ 感谢您的帮助！
    r dataframe arules market-basket-analysis 2017-08-15

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    使用Hadoop在R中进行市场购物篮分析

    我正试图找到一种快速方法对具有数百万行数的交易型市场购物篮数据进行亲和性分析。 什么我迄今所做的： 创建 获取与RevoScaleR 开始对云星火& Hadoop之上的R服务器（Azure的HDInsight）在HDFS 加载数据 但是，我陷入了最后一步。据我所知，我将无法使用RevoScaleR中未提供的函数来处理数据。 下面是用于访问HDFS数据的代码： bigDataDirRoot <- "
    r hadoop hdinsight arules market-basket-analysis 2016-12-15

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    使用数据中的Arules和ArulesViz的关联规则

    我有一个带有customer_id和product_name的R数据框。一个客户可以有多个产品。在客户栏中，由于他们有多个产品，因此存在重复的customer_id。 我正在尝试做一个基本的apriori分析，并确定一起购买的产品的一些关联规则。我想用R中的Arules和ArulesViz包来做到这一点。 当我试着运行这个我通常得到0规则或lhs产品 - > rhs customer_id。所以我
    r associations apriori market-basket-analysis 2017-07-02

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    R - 删除项目集 - ECLAT算法

    我想分析一些关于我的产品的关联。我R代码里面是： library(arules) library(arulesViz) library(igraph) library(iplots) data <- read.transactions('file', sep=',') itemsets <- eclat(data, parameter = list(supp = 0.1, maxlen
    r arules market-basket-analysis 2016-11-05

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    汇总交易的（）是错误的itemMatrix对象

    我试图做使用arules包一些市场购物篮分析，但是当我使用summary()功能的itemMatrix对象来检查哪些是最常见的物品，这些数字做不加起来。 如果我做的： library(arules) x <- read.transactions("Supermarket2014-15.csv") summary(x) 我得到： transactions as itemMatrix in s
    r transactions summary arules market-basket-analysis 2016-12-26

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    在arules中如何将稀疏数据框转换为事务？

    您好我有定购的杂货的稀疏数据帧像这样 library(arules) a_df <- data.frame( apple = as.factor(c(1,0,0,0,1,1)), banana = as.factor(c(0,1,1,0,0,0)), peeler = as.factor(c(1,0,0,0,1,1))) a_tran = as(a_df, "transactions")
    r arules market-basket-analysis 2017-09-07

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    关联规则与车

    比较下面是先验 import csv import apriori with open('dataset.csv', 'r') as fp: reader = csv.reader(fp) lst1,lst2 = [],[] for row in reader: others,last = row[:-1],row[-1] lst1.appe
    python recommendation-engine apriori market-basket-analysis 2017-07-21

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    WEKA FP-growth关联规则未找到规则

    对于报告，我必须找到事务数据集的关联规则。我下载了这组数据： http://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/online+retail 然后，我删除了一些列转换为名义值和标准化，然后 我得到这个：https://ufile.io/gz3do 所以我想我有一个数据与交易上设置我可以使用FP增长和Apriori，但我没有得到任何规则。 它只是告诉我：没有规则发现！ 有人
    associations weka rules apriori market-basket-analysis 2017-06-14
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