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Qu'est-ce qui a influencé Pulp Fiction?

Dans l'exercice vidéo, vous avez vu la valeur que crée l'analyse des paniers d'achats dans le monde hors ligne lorsqu'elle est appliquée au commerce de détail. Ici, vous allez reprendre ces mêmes concepts pour bâtir des recommandations de films en ligne. Quand on conçoit un système de recommandations de films, il est essentiel de pouvoir tenir compte d'un film regardé par un client et, à partir de son comportement de visionnement et de celui de clientes et clients semblables, de proposer des recommandations concrètes. Dans cet exercice, vous allez déterminer quels films regardés mènent le plus souvent à la recommandation du film Pulp Fiction, en identifiant les règles où il apparaît à la RHS. L'ensemble transactionnel movie_trx est chargé dans l'espace de travail.

Cette activité fait partie du cours

Analyse des paniers d'achats en R

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Exercice interactif pratique

Essayez cet exercice en complétant ce code d’exemple.

# 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))
Modifier et exécuter le code