我们如何从序列中挖掘关联？

Question

我的数据挖掘问题是使用exixting web数据的p =下一个网页预测。为此，我有一组频繁的序列，这些序列是在R中使用cspade算法获得的。现在我不确定如何挖掘关联集以便我可以预测下一页？有人可以帮忙吗？

频繁的顺序如下：

     items     support 
       1 [{1}]  0.1640261 
       2 [{10}] 0.05112657 
       3 [{11}] 0.05818949 
       4 [{12}] 0.11333700 
       5 [{13}] 0.07773954 
       6 [{14}] 0.12036354 
       7 [{15}] 0.02950037 
       8 [{17}] 0.01111922 
       9 [{2}]  0.17708912 
      10 [{3}]  0.12320245 
      11 [{4}]  0.12297109 
      12 [{5}]  0.02524403 
      13 [{6}]  0.21933426 
      14 [{7}]  0.08134223 
      15 [{8}]  0.09659857 
      16 [{9}]  0.09111978 
      17 [{6}, 
         {9}]  0.01086563 
      18 [{9},   
         {9}]  0.04410508 
      19 [{9},   
         {9},   
         {9}]  0.02321639 
      20 [{9},   
         {9},   
         {9},   
          {9}]  0.01316606 
      21 [{8},   
          {8}]  0.06783368 
      22 [{8},   
          {8},   
          {8}]  0.05253996 
      23 [{8},   
          {8},   
          {8},   
          {8}]  0.04431926 
      24 [{8},   
          {8},   
          {8},   
          {8},   
          {8}]  0.03771097 
      25[{8},   
          {8},   
          {8},   
          {8},   
          {8},   
          {8}]  0.02928619 
      26 [ {8},   
          {8},   
          {8},   
          {8},   
          {8},   
          {8},   
          {8} ]  0.02185351 

Answer 1

不幸的是，这些数据并不多。

忘记1个项目集。

选择最有信心的预测规则。匹配n-1项，预测最后一项。

有效的是，您的数据中有三个预测：

• 下次访问9次
• 8留在8
• 9保持9