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Extraction de règles sur les films

Maintenant que vous avez une meilleure idée des seuils à utiliser dans la fonction apriori(), vous êtes prêt à extraire des règles d'association à partir du jeu de données transactionnelles movie_subset. Extraire l'ensemble des règles liées aux films nous permettra de formuler des recommandations aux utilisateurs. Par exemple, si vous avez déjà regardé un certain nombre de films, quel film pourriez-vous regarder ensuite? Pour répondre à cette question, on peut s'appuyer sur l'ensemble des films visionnés par les autres utilisateurs et appliquer une analyse de paniers d'achats (Market Basket Analysis). De plus, certaines règles de films peuvent être redondantes. Vous devriez donc extraire l'ensemble des règles non redondantes afin d'obtenir de l'information et des perspectives utiles sur les films regardés par les utilisateurs.

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 the apriori
rules_movies = apriori(movie_trx,
                          parameter = list(___ = ___,
                                           conf = ___,
                                           minlen = 2, 
                                           target = "___"))

# Summary of extracted rules
___(___)
Modifier et exécuter le code