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Qu’est-ce qui a influencé Pulp Fiction ?

Dans l’exercice vidéo, vous avez découvert la valeur créée par l’analyse des paniers d’achat (Market Basket Analysis) dans le monde hors ligne, appliquée au commerce de détail. Dans cet exercice, vous allez réutiliser ces concepts pour construire des recommandations de films en ligne. Lors de la création de recommandations de films, il est essentiel de prendre en compte un film regardé par un client et, en s’appuyant sur son comportement de visionnage et celui de clients similaires, de proposer des recommandations exploitables. Dans cet exercice, vous allez déterminer quels films regardés conduisent le plus probablement à recommander le film Pulp Fiction, en identifiant les règles qui l’ont comme élément sur le RHS. Le jeu de données transactionnel movie_trx est chargé dans l’espace de travail.

Cet exercice fait partie du cours

Analyse de panier en R

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Exercice interactif pratique

Essayez cet exercice en complétant cet exemple de code.

# 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