R arules - 将旧项集应用于新事务数据答案

【问题标题】：R arules - apply old itemsets to new transaction dataR arules - 将旧项集应用于新事务数据
【发布时间】：2017-04-12 12:11:01
【问题描述】：

我使用 arules 的先验算法从一个相对较小的事务列表中生成了一个频繁项集列表。我还计算了每个项集的升力。

itemsets <- apriori(data=TransMat, parameter=list(supp=0.1, maxlen=4, target="frequent itemsets"))

quality(itemsets)$lift <- interestMeasure(itemsets, measure="lift", trans = TransMat)

现在我得到了一个新的、非常长 (!) 的交易列表。我不想从新的交易列表中计算新的项目集，而是将旧的itemsets 应用于新的交易列表。

或者换句话说：我想根据新交易计算每个旧规则的支持和提升。怎么可能？

（备注：如果可能，我希望避免为流程中的新交易列表计算一组新规则，因为该列表非常庞大。）

提前致谢！

【问题讨论】：

标签： r arules

【解决方案1】：

答案可以在 arules 文档中找到。即使它以某种方式隐藏在 interestMeasure 函数中。该函数可以计算新交易中旧规则/项目集的兴趣度量。

interestMeasure(rules_old, c("support"), transactions = TransactionMatrix_new, reuse = FALSE)

【讨论】：