實際應用案例

相信你在逛超市時一定發現過兩種商品捆綁銷售的情況，這可能是因為商家想要促銷其中的某種商品。比如我們現在想要促銷一種比較冷門的商品——芥末(mustard)，可以通過將函式 apriori)中的關聯結果（rhs）引數設定為“mustard”，來搜尋出rhs中僅包含mustard 的關聯規則，從而有效地找到mustard 的強關聯商品，來作為捆綁商品。

如下輸出結果顯示蛋黃醬(mayonnaise）是芥末( mustard）的強關聯商品，因此我們可以考慮將它們捆綁起來擺放在貨架上，並制定一個合適的共同購買價格，從而對兩種商品同時產生促銷效果。另外，我們還用到了引數 maxlen，這裡將其設為

rules4<-apriori(Groceries,parameter = list(maxlen=2,support=0.001,confidence=0.1),appearance = list(rhs="mustard",default="lhs"))

inspect(rules4)

改變輸出結果形式

我們知道，apriori()和eclat()函式都可以根據需要輸出頻繁項集(frequent itemsets）等其他形式結果。比如當我們想知道某超市這個月銷量最高的商品，或者捆綁銷售策略在哪些商品簇中作用最顯著等，選擇輸出給定條件下的頻繁項集即可。

如下即是將目標引數（target）設為“frequent itemsets”後的結果：

itemsets_apr<-apriori(Groceries,parameter = list(supp=0.001,target="frequent itemsets"),control = list(sort=-1))

itemsets_apr #顯示生成頻繁項集的個數

inspect(itemsets_apr[1:5]) #觀察前5個頻繁項集

結果分析：我們看到以sort引數對項集頻率進行降序排序後，銷量前5的商品分別為全脂牛奶、蔬菜、麵包卷、蘇打以及酸奶。

我們使用eclat()函式來獲取最適合進行捆綁銷售，或者說相近擺放的

itemsets_ecl<-apriori(Groceries,parameter = list(minlen=1,maxlen=3,supp=0.001,target="frequent itemsets"),control = list(sort=-1))

itemsets_ecl

inspect(itemsets_ecl[1:5])

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