Co wpłynęło na Pulp Fiction?
W ćwiczeniu wideo poznałeś wartość, jaką analiza koszyka rynkowego tworzy w środowisku offline, stosowana w handlu detalicznym. W tym ćwiczeniu wykorzystasz te same koncepcje, aby budować rekomendacje filmów online.
Tworząc rekomendacje filmów, kluczowe jest uwzględnienie obejrzanego przez użytkownika tytułu i – na podstawie jego zachowań oraz zachowań podobnych widzów – dostarczenie trafnych sugestii.
W tym ćwiczeniu sprawdzisz, które obejrzane filmy z największym prawdopodobieństwem prowadzą do rekomendacji filmu Pulp Fiction, znajdując reguły, w których pojawia się on po prawej stronie (RHS). Transakcyjny zbiór danych movie_trx jest wczytany do obszaru roboczego.
To ćwiczenie jest częścią kursu
Analiza koszyka zakupowego w R
Interaktywne ćwiczenie praktyczne
Spróbuj tego ćwiczenia, uzupełniając ten przykładowy kod.
# 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))