# OBIETTIVO
# Identificare prodotti acquistati frequentemente insieme per creare un
# algoritmo tipo "forse ti potrebbe interessare anche" a partire da
# cosa è presente nel carrello.
# groceries.csv contiene tutte le 9835 transazioni di un negozio in un mese.
# Il file per riprodurre l'esempio è qui.
# Questo post è scaricabile in formato .R qui.
# Utilizzo la libreria "arules"
library(arules)


### 1. ANALISI ESPLORATIVA

# read.transaction salva le transazioni in una "sparse matrix" che contiene su
# ogni riga la spesa della persona e un numero di colonne pari al numero di
# diversi prodotti presenti nel file: 0 se non presente nella spesa, 1 se
# presente. La matrice consente in questo caso di occupare meno memoria
# del dataframe (solo gli 1 occupano memoria)
groceries <- read.transactions("groceries.csv", sep = ",")

# Con summary si nota ad esempio che gli acquisti più frequenti hanno un
# solo prodotto, che la media è di 4 prodotti per acquisto, che il più
# acquistato è il latte intero
summary(groceries)

# Composizione prime 5 righe
inspect(groceries[1:5])

# Frequenza di 3 prodotti (primi 3 in ordine alfabetico)
itemFrequency(groceries[, 1:3])

# Grafico con i prodotti presenti in almeno il 10% degli acquisti
itemFrequencyPlot(groceries, support = 0.1)

# Grafico con la top 20 dei prodotti più acquistati
itemFrequencyPlot(groceries, topN = 20)

# Guardo la "sparse matrix" (100 record casuali). Se ordinati per data di
# acquisto può consentire di vedere qualche affinità tra i prodotti in base
# alla stagionalità
image(sample(groceries, 100))


### 2. MODELLO

# Algoritmo "apriori" per cercare itemset frequenti per approssimazioni
# successive (approccio bottom up: sottoinsiemi frequenti costruiti
# aggiungendo un item per volta) lasciando i valori di default utilizza solo i
# prodotti presenti nel 10% dei record (support = 0.1) e imposta un intervallo
# di confidenza per le regole trovate del 80% (confidence = 0.8). Nel nostro
# caso non trova nulla naturalmente (10% abbiamo pochissimi prodotti):
apriori(groceries)

# Imposto i parametri:
# SUPPORT: considero il prodotto se è acquistato mediamente almeno una
# volta al giorno, quindi almeno 30 volte. 30/9835 = 0.003
# CONFIDENCE: bisogna valutare caso per caso, settarlo troppo alto
# significa prendere solo le associazioni ovvie, troppo basso prendo anche
# quelle casuali. Di base si può partire con un valore alto e abbassarlo man
# mano quando testo l'algoritmo se noto che non dà risultati significativi.
# Metto il 25%: significa che per essere inclusa nel risultato, una regola deve
# essere vera in almeno un caso su quattro.
# MINLEN: lo imposto uguale a 2 per prendere solo le regole con almeno due
# prodotti (elimino regole di 1 prodotto dovute ad acquisti singoli frequenti)
groceryrules <- apriori(groceries, parameter = list(support
                = 0.003, confidence = 0.25, minlen = 2))
groceryrules

summary(groceryrules)
# Il valore di lift indica la probabilità che un articolo sia acquistato insieme
# agli altri del gruppo rispetto alla sua probabilità media di acquisto.
# Quindi un valore di 2 significa che ha il doppio delle probabilità di
# essere acquistato.

# Prime 5 regole:
inspect(groceryrules[1:5])

# Prime 5 dal valore più alto di lift:
inspect(sort(groceryrules, by = "lift")[1:5])

# Se vogliamo solo le regole che includono birra in bottiglia:
Bbeer <- subset(groceryrules, items %in% "bottled beer")
inspect(Bbeer)

# Nella formula subset per prendere solo le birre che compaiono a sinistra
# sostituisco items con lhs, viceversa con rhs.
# Per vedere anche la birra in lattina uso pin al posto di in:
beer <- subset(groceryrules, items %pin% "beer")
inspect(beer)

# Usando c("bottled beer", "liquor") vedo le regole con bottiglie di
# birra OR liquori. Con:
BBB <- subset(groceryrules, items %ain% c("bottled beer",
                                          "liquor"))
inspect(BBB)
# vedo le regole con bottiglie di birra AND liquori.
# Posso subsettare anche in base a support, confidence o lift.
# Se voglio le regole vere in almeno 3 casi su 4:
TOP <- subset(groceryrules, confidence > 0.75)
inspect(TOP)

# Esporto le regole in un csv:
write(groceryrules, file = "groceryrules.csv",
      sep = ",", quote = TRUE, row.names = FALSE)

# Converto le regole in un data frame:
groceryrules_df <- as(groceryrules, "data.frame")