向arules中的事务对象添加项目信息

我正在使用

arules

包查找销售点零售数据中的关联规则。我从数据库中提取事务详细信息，然后放入

事务

对象中。我不熟悉

arules

，正在尝试找出如何在事务对象中填充

itemInfo

数据框。现在，我只是引入了

事务

和

项目ID

s（都是数字），它们提供的上下文很少。我希望能够添加一个项目描述，以及产品层次结构级别

以下是我今天使用的流程：

数据以以下格式来自数据库：

Transaction_ID     Item_ID
--------------     ----------- 
100                1
100                2
100                3
101                2
101                3
102                1
102                2

要创建

transaction

对象，我使用下面的命令，如

arules

文档中所述：

txdata <- as(split(txdata[, "Item_ID"], txdata[, "Transaction_ID"]), "transactions")

---

当这些规则返回时，它们将按

项目\u ID

列出，这对我没有帮助。我希望能够通过

ID

和/或描述来显示它们。此外，您还想利用

arules

软件包内置的聚合功能。

您可以使用itemInfo更改项目名称。以下是一个例子：

R> df <- data.frame(
   TID = c(1,1,2,2,2,3), 
   item=c("a","b","a","b","c", "b")
 )
R> trans <- as(split(df[,"item"], df[,"TID"]), "transactions")

### this is how you replace item labels and set a hierachy (here level1)
R> myLabels <- c("milk", "butter", "beer")
R> myLevel1 <- c("dairy", "dairy", "beverage")
R> itemInfo(trans) <- data.frame(labels = myLabels, level1 = myLevel1)

R> inspect(trans)
     items    transactionID
  1 {milk,                
     butter}             1
  2 {milk,                
     butter,              
     beer}               2
  3 {butter}             3

 ### now you can use aggregate()
 R> inspect(aggregate(trans, itemInfo(trans)[["level1"]]))
     items      transactionID
  1 {dairy}                1
  2 {beverage,              
     dairy}                2
  3 {dairy}                3

R>df trans myLabels MyLevel 1 itemInfo（trans）检查（trans）
项目事务ID
1{牛奶，
黄油}1
2{牛奶，
黄油，
啤酒}2
3{黄油}3
###现在可以使用aggregate（）了
R> 检查（聚合（trans，itemInfo（trans）[“level1”]]））
项目事务ID
1{dairy}1
2{饮料，
乳制品}2
3{奶制品}3

您可以使用

类查找更多信息？交易记录

和

？聚合

希望这有帮助，

---

迈克尔

这很有帮助，谢谢你。这似乎是一个基本问题，但我如何知道应用标签的顺序？我的数据集有数千项，所以我想确定我列出的标签顺序是否正确？这只是数据集中第一次出现的顺序吗？看起来我可以使用

trans@itemInfo

，然后按此处显示的顺序分配标签。没错，您可以获取itemInfo，然后使用match以正确的顺序获取标签。当我使用aggregate for rules并对其进行检查时，它不会显示支持/信心等，任何原因都会导致数据（“杂货店”）##Aggregate rules rules@usct01：原因是无法从原始规则的度量值计算聚合规则的supp/conf/lift。您可以聚合数据，然后使用

interestMeasures

计算聚合规则的度量值。或者，您可以先聚合事务，然后创建规则。这些都将有相应的措施。

R> df <- data.frame(
   TID = c(1,1,2,2,2,3), 
   item=c("a","b","a","b","c", "b")
 )
R> trans <- as(split(df[,"item"], df[,"TID"]), "transactions")

### this is how you replace item labels and set a hierachy (here level1)
R> myLabels <- c("milk", "butter", "beer")
R> myLevel1 <- c("dairy", "dairy", "beverage")
R> itemInfo(trans) <- data.frame(labels = myLabels, level1 = myLevel1)

R> inspect(trans)
     items    transactionID
  1 {milk,                
     butter}             1
  2 {milk,                
     butter,              
     beer}               2
  3 {butter}             3

 ### now you can use aggregate()
 R> inspect(aggregate(trans, itemInfo(trans)[["level1"]]))
     items      transactionID
  1 {dairy}                1
  2 {beverage,              
     dairy}                2
  3 {dairy}                3