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[[ノート/マイニング/バスケット解析をＲで]]~
訪問者数 &counter(); 最終更新 &lastmod();
**図書データをＲで [#l605f530]
***図書データの読み込み [#w3d80c7b]
-図書データは次のような形をしていた
"資料番号","利用者","年","身分","身分名称","所属","貸出種別","図書区分","和洋区分","和洋名称","貸出年月日","資料区分名称"
"0000000003","020000006","","11","理学部学生","105S00000","001","1","1","和","20060401","図書"
"0000000007","020000006","","11","理学部学生","105S00000","001","1","1","和","20060401","図書"
"0000000011","010000005","","01","薬学部学生","104Y00000","001","1","1","和","20060401","図書"
"1000000012","020000002","","11","理学部学生","105S00000","001","1","1","和","20060401","図書"
-Ｒで読み込むには
> x <- read.table("data06.txt", sep=",")
読んだ結果を表示してみると
> head(x, n=5)
V1 V2 V3 V4 V5 V6 V7
1 資料番号 利用者コード 学年 身分コード 身分名称 所属コード 貸出種別
2 0000000003 020000006 11 理学部学生 105S00000 001
3 0000000007 020000006 11 理学部学生 105S00000 001
4 0000000011 010000005 01 薬学部学生 104Y00000 001
5 1000000012 020000002 11 理学部学生 105S00000 001
V8 V9 V10 V11 V12
1 図書雑誌区分 和洋区分 和洋区分名称 貸出年月日 資料区分名称
2 1 1 和 20060401 図書
3 1 1 和 20060401 図書
4 1 1 和 20060401 図書
5 1 1 和 20060401 図書
このように読み込んだ結果を、適宜切り出せばよいだろう。
***どんな処理をしたいか [#rca18ca7]
同じ利用者（利用者コードで識別）が、同じ時期（たとえば同じ月、５月なら５月）に借り出した本の集合を、バスケット（トランザクション）と考えてみる。
こうして得られたトランザクションについて、バスケット分析をしてみよう。
***まずバスケットを作る [#x0969ff1]
２つのバスケット単位、月別に１つずつ、と、１年間で１つ、を作ってみよう。
（週単位だと日付に週番号がないので、別途計算しなければならない）
月を取り出すには、x[,11]のうち、substring関数で５〜６文字目を取り出せばよい（substring(x[,11], 5, 6)）だろう。図書番号（資料番号）はx[,1]そのままでよい。
関数（というよりfunctorだが）tapplyを使うと、集計操作などが簡単に出来る。tapplyは「フィールドＸが同じ値をもつレコードのフィールドＹを集めて指定した関数を適用」といった感じの関数である。たとえば、同じフィールドＸ値を持つレコードのフィールドＹの平均値（mean）を計算することが出来る。
tapply(field_x, factor(field_y), mean)
これを使ってバスケットを作成する、つまり同じユーザidのレコードを集めてリストにするには、
z <- tapply(bookid, factor(userid), c)
でよい。cはリストを作るconcatenate関数。
この時、同じユーザが同じ本を借りていると、出力には２つ以上入ってしまう。これは後の処理で具合が悪いので、ユニークになるように、ここでは
for (i in 1:length(z)) {
z[[i]] <- levels(factor(z[[i]]))
}
とする。zの要素はz[[i]]で指定されるが、vectorになっている。
あとは、transactionに変換すればよいが、そのためにzをlist (list of vectors) に変換する。
z.list <- as(z, "list")
z.trans <- as(z.list, "transactions")
この後、apriori処理をすればよい。--> [[ノート/マイニング/バスケット解析をＲで]]
全体は、
# 年単位でバスケット
# 実行するためには source("test2.R")
# あらかじめ、library("arules")をしておくこと。
#
y <- read.table("data06.txt", sep=",")
# 資料idは第１カラム
bookid <- as.vector(y[,1])
# 第１行目はタイトル行なので取り除く
bookid <- bookid[2: length(bookid)]
# factor側は、××<userid-month>の文字列にする××
# factor側は、useridだけにする。ファイル全体が年単位。
user <- as.vector(y[,2])
# 第１行目はタイトル行なので取り除く
user <- user[2: length(user)]
#
# これで、tapplyを使って関数cを実行。tapply(data, factor, function)は
# factor内の異なる要素ごとに関数functionを適用。
# 個人ごとに県名(factor側)と収入(data側)が準備してあるとき、関数がmean
# なら県ごとに属する個人を集めた上でその平均meanを計算してくれる。
z <- tapply(bookid, factor(user), c)
# 気をつけなければならないのは、同じ月に同じユーザが同じ本を借りていると、
# cした結果のリストに同じ資料idが２回以上入ってしまう。この問題はfactorで扱う。
# zの各要素（z[[*]])をfactorに変換する。*は数字。factor(z)はエラーになる。
# これってuniqueでもいいのかも？
for (i in 1:length(z)) {
z[[i]] <- levels(factor(z[[i]]))
}
# zをlist型（list of vectors）にし、それをtransactionsに変換する
z.list <- as(z, "list")
z.trans <- as(z.list, "transactions")
# transactions型になったものを、apriori解析する。
z.ap <- apriori(z.trans, parameter=list(supp
また、月単位のバスケットを作るには、ユーザidと月番号をくっつけて新しいユーザidとすればよい。たとえば 0000020305 に 06 （６月、年月日の５〜６桁目）を結合して
000002030506 を作り（これがバスケットのidになる）、これで処理すればよい。
# 実行するためには source("test1.R")
# あらかじめ、library("arules")をしておくこと。
#
y <- read.table("data06.txt", sep=",")
# 資料idは第１カラム
bookid <- as.vector(y[,1])
# 第１行目はタイトル行なので取り除く
bookid <- bookid[2: length(bookid)]
# factor側は、<userid-month>の文字列にする
# 貸出の月は第１１カラム（日付「20060401」）の５〜６文字目
# 文字列をくっつけるのはpaste(文字列, 文字列, sep="")
user_month <- as.vector(paste(y[,2],substr(y[,11], 5, 6), sep=""))
# 第１行目はタイトル行なので取り除く
user_month <- user_month[2: length(user_month)]
#
# これで、tapplyを使って関数cを実行。tapply(data, factor, function)は
# factor内の異なる要素ごとに関数functionを適用。
# 個人ごとに県名(factor側)と収入(data側)が準備してあるとき、関数がmean
# なら県ごとに属する個人を集めた上でその平均meanを計算してくれる。
z <- tapply(bookid, factor(user_month), c)
# 気をつけなければならないのは、同じ月に同じユーザが同じ本を借りていると、
# cした結果のリストに同じ資料idが２回以上入ってしまう。この問題はfactorで扱う。
# zの各要素（z[[*]])をfactorに変換する。*は数字。factor(z)はエラーになる。
# これってuniqueでもいいのかも？
for (i in 1:length(z)) {
z[[i]] <- levels(factor(z[[i]]))
}
# zをlist型（list of vectors）にし、それをtransactionsに変換する
z.list <- as(z, "list")
z.trans <- as(z.list, "transactions")
# transactions型になったものを、apriori解析する。
z.ap <- apriori(z.trans, parameter=list(support=0.0005, confidence=0.01))
#
z.inspect <- inspect(head(SORT(z.ap, by="confidence"), n=20))
***処理結果 [#h8f7a66d]
年間を１つのバスケットにした場合の結果：10804ルール（support=0.0005, confidence=0.01)となり、confidenceが高いルール１０個は、
lhs rhs support confidence lift
1 {0001103456} => {0000462168} 0.0009062075 1 1103.5000
2 {0000462168} => {0001103456} 0.0009062075 1 1103.5000
3 {0000683615} => {0001156546} 0.0009062075 1 735.6667
4 {1000366888} => {1000445443} 0.0009062075 1 735.6667
5 {0000633032} => {0000665398} 0.0009062075 1 1103.5000
6 {0000665398} => {0000633032} 0.0009062075 1 1103.5000
7 {0001502434} => {1000012474} 0.0009062075 1 735.6667
8 {1000468890} => {1000392389} 0.0009062075 1 441.4000
9 {1000135705} => {1000294593} 0.0009062075 1 551.7500
10 {1000388841} => {1000476265} 0.0009062075 1 441.4000
読みにくいので、資料番号を図書名（簡略化）にすると
lhs rhs support confidence lift
1 {固定化酵素} => {固定化酵素} 0.0009062075 1 1103.5000
2 {固定化酵素} => {固定化酵素} 0.0009062075 1 1103.5000
3 {言語工学} => {自然言語解析の基礎} 0.0009062075 1 735.6667
4 {地球の化学像と => {「新」地球温暖化 0.0009062075 1 735.6667
環境問題} とその影響}
5 {生化学 (上)} => {生化学 (下)} 0.0009062075 1 1103.5000
6 {生化学 (下)} => {生化学 (上)} 0.0009062075 1 1103.5000
7 {ハーブ大全} => {ホームハーブ : 美容と} 0.0009062075 1 735.6667
病気予防に役立つ薬用ハーブ
8 {葉っぱの不思議な力} => {新アクセス独和辞典} 0.0009062075 1 441.4000
9 {マスタリングTCP/IP} => {マスタリングTCP/IP} 0.0009062075 1 551.7500
（第２版） （第３版）
10 {.就職活動エントリー} => {面接の達人} 0.0009062075 1 441.4000
シートの書き方教室
となっている。
これらのルールの根拠を元データで細かく見ると、
"言語工学 ","Ｃさん","","11","和","20060712","図書"
"自然言語解析の基礎","Ｃさん","","11","和","20060712","図書"
"言語工学 ","Ｄさん","","11","和","20070109","図書"
"自然言語解析の基礎","Ｄさん","","11","和","20070109","図書"
"自然言語解析の基礎","Ｅさん","","11","和","20060616","図書"
であり、これは２人の学生が同じ２冊の本を借りている（しかも２冊を同一日に）ので、
バスケット解析上は意味がありそうである。
他方、「固定化酵素」の場合は、同じ内容の本が図書館に２冊蔵書されており、別々の
資料ID番号が振られている。それぞれを固定化酵素(1)、(2)と呼んで区別すると、
"固定化酵素(1)","Ａさん","","11","和","20060414","図書"
"固定化酵素(2)","Ａさん","","11","和","20061025","図書"
"固定化酵素(2)","Ａさん","","11","和","20070115","図書"
"固定化酵素(2)","Ａさん","","11","和","20070205","図書"
"固定化酵素(2)","Ｂさん","","11","和","20060422","図書"
"固定化酵素(1)","Ｂさん","","11","和","20061017","図書"
"固定化酵素(1)","Ｂさん","","11","和","20070207","図書"
のように貸し出されている。本来この２冊は区別するべきでないのだが、区別されているために強い関連があると指摘されたわけである。これに対しては、資料IDではなくて、書籍名にあたる番号を利用するのがよいのだろう。
同じ観点で、前表の９番目に現れる「マスタリングTCP/IPの第２版と第３版も、区別することに余り意味がないように思う。
第５番目・６番目に現れる「生化学（上）」「（下）」は、２冊を組にして借り出すのも当然であり、これは１つの資料としてカウントすべきものだろう。
では次に、ユーザごと＆月ごとにバスケットとして分析した場合の結果を見てみる。
lhs rhs support confidence lift
1 {図説日本のゲンゴロウ} => {日本産水生昆虫} 0.0006178179 1.0000000 899.2222
2 {バイオ実験超基本Q&A} => {バイオ実験トラブル 0.0006178179 0.8333333 843.0208
解決超基本Q&A}
3 {バイオ実験トラブル => {バイオ実験超基本Q&A} 0.0006178179 0.6250000 843.0208
解決超基本Q&A}
4 {日本産水生昆虫} => {図説日本のゲンゴロウ}0.0006178179 0.5555556 899.2222
5 {臨床化学} => {微生物学/臨床微生物学}0.0006178179 0.5555556 408.7374
6 {有機化学（上）} => {有機化学（中）} 0.0006178179 0.5000000 289.0357
7 {微生物学/臨床微生物学} => {臨床化学} 0.0006178179 0.4545455 408.7374
8 {有機化学（中）} => {有機化学（上）} 0.0006178179 0.3571429 289.0357
9 {有機化学（上）} => {有機化学（中）} 0.0006178179 0.2777778 118.3187
10 {有機化学（中）} => {有機化学（上）} 0.0006178179 0.2631579 118.3187
第１番目のルールは、元データで見ると同じ利用者が２冊を組にして繰返し借り出している、特異な例である。
また、この結果では第１番目と第４番目や、第２番目と第３番目、第５番目と第７番目が、同じ本のペアを逆向きに現している。これは、ほとんどのバスケットにおいて２冊が必ず組にして借り出されているためで、もし他の本も借りていれば必ずしも逆向きのルールが組みになって出てくることは無い。バスケット期間を１ヶ月に限定するとこのようなことがおこりやすいのだろうか。
第８・９・１０番目のルールはややこしくなっている。９と１０は上記と同じようなペアになっている。他方、８は１０と同じルールだが、年単位解析の固定化酵素の例と同じように、同一の本が複数冊所蔵され異なる資料IDが振られているため、別のルールとして挙げられているのである。
全般に、月ごとの集計は、バスケット内のアイテムが少ないため、妙な癖が見えるような気がする。また、ルール９や１０のconfidenceがずいぶん小さく、confidence>0.01の条件では上記１０ルールしか残らなかったことは、全体のconfidenceがかなり小さい。つまり、バスケットが小さすぎてルールになるような対が少ないのである。
他方で、年ごとの集計は、confidence>0.01では10804ルールも出来てしまうし（少し
多すぎるような気もする）、上位１０ルールはみなconfidence＝１であった。
もう少し丁寧に評価をして、改良を加える必要があるだろう。
終了行:
[[ノート/マイニング/バスケット解析をＲで]]~
訪問者数 &counter(); 最終更新 &lastmod();
**図書データをＲで [#l605f530]
***図書データの読み込み [#w3d80c7b]
-図書データは次のような形をしていた
"資料番号","利用者","年","身分","身分名称","所属","貸出種別","図書区分","和洋区分","和洋名称","貸出年月日","資料区分名称"
"0000000003","020000006","","11","理学部学生","105S00000","001","1","1","和","20060401","図書"
"0000000007","020000006","","11","理学部学生","105S00000","001","1","1","和","20060401","図書"
"0000000011","010000005","","01","薬学部学生","104Y00000","001","1","1","和","20060401","図書"
"1000000012","020000002","","11","理学部学生","105S00000","001","1","1","和","20060401","図書"
-Ｒで読み込むには
> x <- read.table("data06.txt", sep=",")
読んだ結果を表示してみると
> head(x, n=5)
V1 V2 V3 V4 V5 V6 V7
1 資料番号 利用者コード 学年 身分コード 身分名称 所属コード 貸出種別
2 0000000003 020000006 11 理学部学生 105S00000 001
3 0000000007 020000006 11 理学部学生 105S00000 001
4 0000000011 010000005 01 薬学部学生 104Y00000 001
5 1000000012 020000002 11 理学部学生 105S00000 001
V8 V9 V10 V11 V12
1 図書雑誌区分 和洋区分 和洋区分名称 貸出年月日 資料区分名称
2 1 1 和 20060401 図書
3 1 1 和 20060401 図書
4 1 1 和 20060401 図書
5 1 1 和 20060401 図書
このように読み込んだ結果を、適宜切り出せばよいだろう。
***どんな処理をしたいか [#rca18ca7]
同じ利用者（利用者コードで識別）が、同じ時期（たとえば同じ月、５月なら５月）に借り出した本の集合を、バスケット（トランザクション）と考えてみる。
こうして得られたトランザクションについて、バスケット分析をしてみよう。
***まずバスケットを作る [#x0969ff1]
２つのバスケット単位、月別に１つずつ、と、１年間で１つ、を作ってみよう。
（週単位だと日付に週番号がないので、別途計算しなければならない）
月を取り出すには、x[,11]のうち、substring関数で５〜６文字目を取り出せばよい（substring(x[,11], 5, 6)）だろう。図書番号（資料番号）はx[,1]そのままでよい。
関数（というよりfunctorだが）tapplyを使うと、集計操作などが簡単に出来る。tapplyは「フィールドＸが同じ値をもつレコードのフィールドＹを集めて指定した関数を適用」といった感じの関数である。たとえば、同じフィールドＸ値を持つレコードのフィールドＹの平均値（mean）を計算することが出来る。
tapply(field_x, factor(field_y), mean)
これを使ってバスケットを作成する、つまり同じユーザidのレコードを集めてリストにするには、
z <- tapply(bookid, factor(userid), c)
でよい。cはリストを作るconcatenate関数。
この時、同じユーザが同じ本を借りていると、出力には２つ以上入ってしまう。これは後の処理で具合が悪いので、ユニークになるように、ここでは
for (i in 1:length(z)) {
z[[i]] <- levels(factor(z[[i]]))
}
とする。zの要素はz[[i]]で指定されるが、vectorになっている。
あとは、transactionに変換すればよいが、そのためにzをlist (list of vectors) に変換する。
z.list <- as(z, "list")
z.trans <- as(z.list, "transactions")
この後、apriori処理をすればよい。--> [[ノート/マイニング/バスケット解析をＲで]]
全体は、
# 年単位でバスケット
# 実行するためには source("test2.R")
# あらかじめ、library("arules")をしておくこと。
#
y <- read.table("data06.txt", sep=",")
# 資料idは第１カラム
bookid <- as.vector(y[,1])
# 第１行目はタイトル行なので取り除く
bookid <- bookid[2: length(bookid)]
# factor側は、××<userid-month>の文字列にする××
# factor側は、useridだけにする。ファイル全体が年単位。
user <- as.vector(y[,2])
# 第１行目はタイトル行なので取り除く
user <- user[2: length(user)]
#
# これで、tapplyを使って関数cを実行。tapply(data, factor, function)は
# factor内の異なる要素ごとに関数functionを適用。
# 個人ごとに県名(factor側)と収入(data側)が準備してあるとき、関数がmean
# なら県ごとに属する個人を集めた上でその平均meanを計算してくれる。
z <- tapply(bookid, factor(user), c)
# 気をつけなければならないのは、同じ月に同じユーザが同じ本を借りていると、
# cした結果のリストに同じ資料idが２回以上入ってしまう。この問題はfactorで扱う。
# zの各要素（z[[*]])をfactorに変換する。*は数字。factor(z)はエラーになる。
# これってuniqueでもいいのかも？
for (i in 1:length(z)) {
z[[i]] <- levels(factor(z[[i]]))
}
# zをlist型（list of vectors）にし、それをtransactionsに変換する
z.list <- as(z, "list")
z.trans <- as(z.list, "transactions")
# transactions型になったものを、apriori解析する。
z.ap <- apriori(z.trans, parameter=list(supp
また、月単位のバスケットを作るには、ユーザidと月番号をくっつけて新しいユーザidとすればよい。たとえば 0000020305 に 06 （６月、年月日の５〜６桁目）を結合して
000002030506 を作り（これがバスケットのidになる）、これで処理すればよい。
# 実行するためには source("test1.R")
# あらかじめ、library("arules")をしておくこと。
#
y <- read.table("data06.txt", sep=",")
# 資料idは第１カラム
bookid <- as.vector(y[,1])
# 第１行目はタイトル行なので取り除く
bookid <- bookid[2: length(bookid)]
# factor側は、<userid-month>の文字列にする
# 貸出の月は第１１カラム（日付「20060401」）の５〜６文字目
# 文字列をくっつけるのはpaste(文字列, 文字列, sep="")
user_month <- as.vector(paste(y[,2],substr(y[,11], 5, 6), sep=""))
# 第１行目はタイトル行なので取り除く
user_month <- user_month[2: length(user_month)]
#
# これで、tapplyを使って関数cを実行。tapply(data, factor, function)は
# factor内の異なる要素ごとに関数functionを適用。
# 個人ごとに県名(factor側)と収入(data側)が準備してあるとき、関数がmean
# なら県ごとに属する個人を集めた上でその平均meanを計算してくれる。
z <- tapply(bookid, factor(user_month), c)
# 気をつけなければならないのは、同じ月に同じユーザが同じ本を借りていると、
# cした結果のリストに同じ資料idが２回以上入ってしまう。この問題はfactorで扱う。
# zの各要素（z[[*]])をfactorに変換する。*は数字。factor(z)はエラーになる。
# これってuniqueでもいいのかも？
for (i in 1:length(z)) {
z[[i]] <- levels(factor(z[[i]]))
}
# zをlist型（list of vectors）にし、それをtransactionsに変換する
z.list <- as(z, "list")
z.trans <- as(z.list, "transactions")
# transactions型になったものを、apriori解析する。
z.ap <- apriori(z.trans, parameter=list(support=0.0005, confidence=0.01))
#
z.inspect <- inspect(head(SORT(z.ap, by="confidence"), n=20))
***処理結果 [#h8f7a66d]
年間を１つのバスケットにした場合の結果：10804ルール（support=0.0005, confidence=0.01)となり、confidenceが高いルール１０個は、
lhs rhs support confidence lift
1 {0001103456} => {0000462168} 0.0009062075 1 1103.5000
2 {0000462168} => {0001103456} 0.0009062075 1 1103.5000
3 {0000683615} => {0001156546} 0.0009062075 1 735.6667
4 {1000366888} => {1000445443} 0.0009062075 1 735.6667
5 {0000633032} => {0000665398} 0.0009062075 1 1103.5000
6 {0000665398} => {0000633032} 0.0009062075 1 1103.5000
7 {0001502434} => {1000012474} 0.0009062075 1 735.6667
8 {1000468890} => {1000392389} 0.0009062075 1 441.4000
9 {1000135705} => {1000294593} 0.0009062075 1 551.7500
10 {1000388841} => {1000476265} 0.0009062075 1 441.4000
読みにくいので、資料番号を図書名（簡略化）にすると
lhs rhs support confidence lift
1 {固定化酵素} => {固定化酵素} 0.0009062075 1 1103.5000
2 {固定化酵素} => {固定化酵素} 0.0009062075 1 1103.5000
3 {言語工学} => {自然言語解析の基礎} 0.0009062075 1 735.6667
4 {地球の化学像と => {「新」地球温暖化 0.0009062075 1 735.6667
環境問題} とその影響}
5 {生化学 (上)} => {生化学 (下)} 0.0009062075 1 1103.5000
6 {生化学 (下)} => {生化学 (上)} 0.0009062075 1 1103.5000
7 {ハーブ大全} => {ホームハーブ : 美容と} 0.0009062075 1 735.6667
病気予防に役立つ薬用ハーブ
8 {葉っぱの不思議な力} => {新アクセス独和辞典} 0.0009062075 1 441.4000
9 {マスタリングTCP/IP} => {マスタリングTCP/IP} 0.0009062075 1 551.7500
（第２版） （第３版）
10 {.就職活動エントリー} => {面接の達人} 0.0009062075 1 441.4000
シートの書き方教室
となっている。
これらのルールの根拠を元データで細かく見ると、
"言語工学 ","Ｃさん","","11","和","20060712","図書"
"自然言語解析の基礎","Ｃさん","","11","和","20060712","図書"
"言語工学 ","Ｄさん","","11","和","20070109","図書"
"自然言語解析の基礎","Ｄさん","","11","和","20070109","図書"
"自然言語解析の基礎","Ｅさん","","11","和","20060616","図書"
であり、これは２人の学生が同じ２冊の本を借りている（しかも２冊を同一日に）ので、
バスケット解析上は意味がありそうである。
他方、「固定化酵素」の場合は、同じ内容の本が図書館に２冊蔵書されており、別々の
資料ID番号が振られている。それぞれを固定化酵素(1)、(2)と呼んで区別すると、
"固定化酵素(1)","Ａさん","","11","和","20060414","図書"
"固定化酵素(2)","Ａさん","","11","和","20061025","図書"
"固定化酵素(2)","Ａさん","","11","和","20070115","図書"
"固定化酵素(2)","Ａさん","","11","和","20070205","図書"
"固定化酵素(2)","Ｂさん","","11","和","20060422","図書"
"固定化酵素(1)","Ｂさん","","11","和","20061017","図書"
"固定化酵素(1)","Ｂさん","","11","和","20070207","図書"
のように貸し出されている。本来この２冊は区別するべきでないのだが、区別されているために強い関連があると指摘されたわけである。これに対しては、資料IDではなくて、書籍名にあたる番号を利用するのがよいのだろう。
同じ観点で、前表の９番目に現れる「マスタリングTCP/IPの第２版と第３版も、区別することに余り意味がないように思う。
第５番目・６番目に現れる「生化学（上）」「（下）」は、２冊を組にして借り出すのも当然であり、これは１つの資料としてカウントすべきものだろう。
では次に、ユーザごと＆月ごとにバスケットとして分析した場合の結果を見てみる。
lhs rhs support confidence lift
1 {図説日本のゲンゴロウ} => {日本産水生昆虫} 0.0006178179 1.0000000 899.2222
2 {バイオ実験超基本Q&A} => {バイオ実験トラブル 0.0006178179 0.8333333 843.0208
解決超基本Q&A}
3 {バイオ実験トラブル => {バイオ実験超基本Q&A} 0.0006178179 0.6250000 843.0208
解決超基本Q&A}
4 {日本産水生昆虫} => {図説日本のゲンゴロウ}0.0006178179 0.5555556 899.2222
5 {臨床化学} => {微生物学/臨床微生物学}0.0006178179 0.5555556 408.7374
6 {有機化学（上）} => {有機化学（中）} 0.0006178179 0.5000000 289.0357
7 {微生物学/臨床微生物学} => {臨床化学} 0.0006178179 0.4545455 408.7374
8 {有機化学（中）} => {有機化学（上）} 0.0006178179 0.3571429 289.0357
9 {有機化学（上）} => {有機化学（中）} 0.0006178179 0.2777778 118.3187
10 {有機化学（中）} => {有機化学（上）} 0.0006178179 0.2631579 118.3187
第１番目のルールは、元データで見ると同じ利用者が２冊を組にして繰返し借り出している、特異な例である。
また、この結果では第１番目と第４番目や、第２番目と第３番目、第５番目と第７番目が、同じ本のペアを逆向きに現している。これは、ほとんどのバスケットにおいて２冊が必ず組にして借り出されているためで、もし他の本も借りていれば必ずしも逆向きのルールが組みになって出てくることは無い。バスケット期間を１ヶ月に限定するとこのようなことがおこりやすいのだろうか。
第８・９・１０番目のルールはややこしくなっている。９と１０は上記と同じようなペアになっている。他方、８は１０と同じルールだが、年単位解析の固定化酵素の例と同じように、同一の本が複数冊所蔵され異なる資料IDが振られているため、別のルールとして挙げられているのである。
全般に、月ごとの集計は、バスケット内のアイテムが少ないため、妙な癖が見えるような気がする。また、ルール９や１０のconfidenceがずいぶん小さく、confidence>0.01の条件では上記１０ルールしか残らなかったことは、全体のconfidenceがかなり小さい。つまり、バスケットが小さすぎてルールになるような対が少ないのである。
他方で、年ごとの集計は、confidence>0.01では10804ルールも出来てしまうし（少し
多すぎるような気もする）、上位１０ルールはみなconfidence＝１であった。
もう少し丁寧に評価をして、改良を加える必要があるだろう。
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