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我发现使用 arule 包有点棘手。我正在使用先验算法来查找关联规则；类似于 arules 文档中的示例。

它返回以下四个规则

我一定遗漏了一些东西：您如何仅使用 arules 函数在源数据中找到与 lhs 规则匹配的行？

有没有一种简单的方法可以从 lhs(rules) 构建 SQL WHERE 子句？

谢谢

我在 java 中创建了一个 ARFF 文件，但我会从计算中排除最后两个属性（TAG、idSentence）

是否有任何特定的过滤器可以让我从先验属性 TAG 和 idSentence 的计算中排除？

编辑：我设置了过滤器 weka.filters.unsupervised.attribute.Remove 并设置了最后两个属性，并且在我执行 apriori 之后不久！我认为这是正确的！

我在 *.xls 中有三个临床数据文件。我将这三个文件保存在 microsoft excel 中作为 *.csv 文件。然后我将这些 *.csv 文件导入到 Weka 工具中。为了使用 Apriori 关联规则，我通过“weka>>filters>>unsupervised>>attribute>>NumericToNominal”将数据类型更改为 Nominal 数据类型。但是，在“关联”选项卡中，不能使用 Apriori 规则，因为“开始”按钮被禁用。

我该如何解决这些问题？在 Weka 工具中使用 Apriori 规则还有其他限制吗？...

非常感谢 ！

此致，

安华

如果我们有以下交易

是支持 {2} = 2 和支持 {3} =2 还是我们删除重复项

我正在尝试提出一种算法，以在同一个句子中找到该产品最常用的前 3 个形容词。我想使用关联规则挖掘（Apriori 算法）。

为此，我计划使用 twitter 数据。我可以或多或少地将 twits 分解成句子，然后通过过滤，我可以找到产品名称和形容词。

例如，过滤后我有类似的数据；

ipad mini，不错

ipad mini，太可怕了

三星galaxy s2，最好的

... ETC。

产品名称和形容词是先前定义的。所以我有一组产品名称和一组我正在寻找的形容词。

我读过几篇关于情感分析和规则挖掘的论文，他们都说使用了 Apriori 算法。但他们没有说他们是如何使用它的，也没有提供细节。

我在想的是;

我应该为每个产品分别找到常用的形容词。然后通过排序，我可以获得前 3 个形容词。但我不知道它是否正确。

我是 Weka 的新手，遇到了一个问题。我有一个包含大约 13 个特征的数据集（全是二进制的）。某些功能仅适用于一小组数据。当我使用 Weka 运行关联规则挖掘时，它基于特征值为 0（0 表示该特征不适用）来识别属性之间的强关联。

我希望仅针对积极特征确定相关关系。我该怎么做呢？

1994 年引入的基本 Apriori 算法的时间复杂度是多少？如果可能，请引用参考论文/文章来支持响应。谢谢你。

有一个情感分析工具可以找出人们对社交网络的看法。该工具可以： (1) 将文档分解为一组句子。

(2)将每个句子分解成一组词，并进行过滤，只保留产品名称和形容词。

例如“这台 MacBook 棒极了。索尼比 Macbook 更好。”

处理后，我们可以得到：

{MacBook，真棒}

{索尼，更好}。（不是事实：D）

我们只是假设存在一个我们将永远关心的产品名称列表 P，并且存在一个我们永远关心的形容词列表 A。

我的问题是：

1. 我们能否将这个问题简化为一个专门的关联规则挖掘问题？如何解决？如果是，则需要注意任何事情，例如缩减、参数设置（minsup 和 minconf）、附加约束以及修改 Aprior 算法以解决问题。

2. 有什么方法可以人为地向结果发送垃圾邮件，例如在前 1 个形容词中添加“可怕”？有什么好的方法可以防止这种垃圾邮件吗？

谢谢。

我正在尝试查找数据集中频繁项目的数量。所以最初我试图找到输入字符串的子集

到目前为止我所做的是

输出是

我希望子集为

这里coke越来越repeated。

我做错什么了吗。

请指教。

我有一个包含 100,000 行的数据集，交易格式如下

我想将其转换为如下矩阵格式（或 TRUE/FALSE 标志）

我尝试了以下步骤

但是，在我的列表转换中，我得到的输出为

所以有些行是完美的，但在某些行中，唯一 id 被添加到带有 \t 和 \n 的电影列表中

我想要以下格式的列表 9C05-EE9B44E8C18F c("Bruce Almighty","Iron Man","Toy Story")

这样我相信我会很容易地达到所需的结果。非常感谢您的帮助。