R aRules:查找封闭关联规则

Question

在R中的aRules包中，如何有效地找到封闭的关联规则？即具有封闭LHS项集的规则

项目集是关闭的当且仅当添加任何项目减少了支持。

该包提供了以下挖掘选项：

目标:表示所挖掘的关联类型的字符串。其中之一

• “频繁项集”
• “最大频繁项集”
• “闭频繁项集”
• “规则”(只适用于Apriori)
• "hyperedgesets“(只适用于Apriori；参见关联·hyperedgesets定义的参考资料)

似乎没有“封闭规则”的选择。有两个明显的工作-周遭：

1. 闭项集的挖掘规则及应用过滤器 规则= apriori(data，parameter=list(target=“rules”))规则<- rulesis.closed(generatingItemsets( rules ))

这可能会很慢。对于5k项的交易，aPriori在10s中生成了800万条规则。关闭过滤器用了20分钟，从而产生了~3k的封闭规则。

1. 挖掘封闭频繁项集并应用关联筛选器(信心、提升等)

还没有实现，但这似乎是一种实现简单得多的方法。

如果有人知道其他实现(其他R包，甚至是R以外的东西)可以做到这一点，指针将是非常有用的。例如：SPMF库似乎支持它，想知道是否有人有使用它的经验。

Answer 1

在arules包中，支持是项目集的组合LHS和RHS中包含所有项的事务的百分比。换句话说，LHS和RHS项目的合并。

这意味着在您的itemsets/rules调用中使用参数target = 'closed frequent itemsets'将解决您的第一个问题，并且只会基于闭包项集生成封闭的apriori()。

同样，要回答您问题的第二部分，在生成规则之前，存在通过置信度和升力进行过滤的参数。这样，在规则生成之后，您将不必过滤出规则，并且您将获得与您正在寻找的结果相同的结果。

此外，过滤关闭的项目集，信心，提升等在您的apriori()调用将加快采矿过程。

Answer 2

函数ruleInduction()可以用来创建Pei等人定义的封闭规则。(2000)作为规则X -> Y，其中X和Y都是封闭的频繁项集。以下摘自手册页(略有增强)：

data("Adult")
## find all closed frequent itemsets
closed <- apriori(Adult, 
   parameter = list(target = "closed", support = 0.4))

## use rule induction to produce all closed association rules
closed_rules <- ruleInduction(closed, Adult)

## X&Y are already closed, check that X is also closed
closed_rules[is.element(lhs(closed_rules), items(closed))]

## inspect the resulting closed rules
summary(closed_rules)
inspect(head(closed_rules, by = "lift"))