日時を変数にしたApriori（関連ルール学習）

Question

aprioriのようなアルゴリズムを使用して関連付けルールをマイニングするときに日付変数を含めることはできますか？お客様の購入セットを明確に定義するための「請求書ID」は使用できませんが、メールアドレスはまだあります。ボブがミルクを購入し、6か月後にボブが米を買った場合、ミルクとコメの関連ルール（弱いサポートの連合ルール）はありません。しかし、ボブが牛乳を買って1日後に米を買った場合、協会ルールがあるはずです（そして、サポートには日付の接近が反映されるべきです）。

Answer 1

あなたはaprioriを主張していない場合は、

library(arulesSequences) 
lst<- list(
    "bob"=c("milk", "cacao", "beer", "diapers"), 
    "lily"=c("flowers", "card") 
) 
trans <- as(as.list(unlist(lst)), "transactions") 
transactionInfo(trans)$sequenceID <- rep(names(lst), lengths(lst)) 
transactionInfo(trans)$eventID <- as.integer(Sys.Date() + c(0, 6, 60, 60+6*30, 0, 31)) 
s <- cspade(trans, param=list(maxgap=30)) 
inspect(s[size(s)>1]) 
# items  support 
# 1 <{milk}, 
# {cacao}>  0.5 

maxgapを見ては、例の30日を望んでいます。それを調整したいかもしれません。