如何解决关联序列规则挖掘与目标标签非常大的数据 - 使用哪种算法
玩具示例数据
set.seed(123)
win_seq <- c("AA","BB","CC","DD","EE") # for example this sequence occurs with the label "class_YES"
li <- list()
for(i in 1:4){
if(i<3){
v <- sample(letters,sample(30:50,1),replace = T)
v[ sort(sample(1:length(v),5))] <- win_seq
v <- c(v,"class_YES")
li[[i]] <- v
}
if(i>=3){
v <- sample(letters,replace = T)
v[ sample(1:length(v),5) ] <- win_seq
v <- c(v,"class_NO")
li[[i]] <- v
}
}
列表li[[1]]和li[[2]]的前两个向量有一个可以与class_YES关联的序列
"AA" > "BB" > "CC" > "DD" > "EE" > class_YES
最重要的是，我需要找到与标签 class_YES 和 class_NO 相关联的序列
我找到了一个可以搜索关联序列规则的包arulesSequenses
但问题是包查找所有规则，所有元素的所有关联，这使得无法处理大数据。但是如果你只通过感兴趣的标签来寻找规则，那么你可以减少数千次的搜索
问题是，有没有一个包可以做与 arulesSequences 一样的事情，但是
*1) 可以处理大数据
2) 您可以在其中设置类标签*
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