Was hat Pulp Fiction beeinflusst?
In der Video-Übung hast du gesehen, welchen Wert Market Basket Analysis in der Offline-Welt im Einzelhandel stiften kann. In dieser Übung überträgst du die gleichen Konzepte, um online Filmempfehlungen zu erstellen.
Wenn du Filmempfehlungen baust, ist es wichtig, einen vom Kunden gesehenen Film entgegennehmen zu können und auf Basis des Sehverhaltens dieses Kunden und ähnlicher Kunden umsetzbare Empfehlungen zu geben.
In dieser Übung findest du heraus, welche gesehenen Filme am ehesten zu einer Empfehlung des Films Pulp Fiction führen, indem du die zugehörigen Regeln mit Pulp Fiction auf der RHS ermittelst. Der transaktionale Datensatz movie_trx ist im Workspace geladen.
Diese Übung ist Teil des Kurses
Warenkorbanalyse in R
Interaktive Übung
Vervollständige den Beispielcode, um diese Übung erfolgreich abzuschließen.
# Extract rules with Pulp Fiction on the right side
pulpfiction_rules_rhs = apriori(movie_trx,
parameter = list(supp = 0.3,
conf = 0.5),
___ = list(default = "___",
___ = "___"))
# Inspect the first rules
___(___(pulpfiction_rules_rhs))