r - 可以导入稀疏矩阵在R中做关联规则吗？

Question

我从来没有用过R，但现在我需要导入一个稀疏矩阵来在R中做关联规则

我的导入数据是这样的稀疏矩阵:

　　　　　　　i　　　j　　 x
1 　　　　　　2 　　3 　　1
2　　　　　　 3　　 5　　 1
3 　　　　　　3 　　1 　　1
4　　　　　　 2　　 5　　 1
.　　　　　　　.　　 .　　 .
.　　　　　　　.　　 .　　 .
200000000　　.　　 .　　 .

稀疏矩阵大小为200,000,000 X 3，矩阵是200000 X 100000(大数据？)

我想用这些数据在 R 中做关联规则，
是否使用 'Package arules' itemMatrix-class & tidLists-class() ？还是其他人？

怎么办？

我喜欢这个，但不工作:

channel <- odbcConnect("test")
data<-sqlQuery(channel,"select i,j,x from table") # it's work 
(args <- data.frame(data))                    # it's work ,print sparse matrix
#    i j x
#1   2 3 1
#2   3 5 1
#3   3 1 1 
#3   2 5 1 
# ....
(Aa <- do.call(sparseMatrix, args))           # it's work ,print sparse Matrix of class "dgCMatrix"
# 200000 X 100000 sparse Matrix of class "dgCMatrix"
#      1 2 3 4 5....
# [1,] . . . . .
# [2,] . . | . |
# [3,] | . . . |
# ....
rules <- apriori(Aa)                          # it's not work 

Error in as(data, "transactions") : 
no method or default for coercing “dgCMatrix” to “transactions”

可以在先验函数中使用稀疏矩阵吗？
也许我使用了错误的包？
我需要稀疏矩阵->矩阵->关联规则吗？
还是稀疏矩阵->关联规则？

Answer 1

导入i,j:

library(RODBC)
library(arulse)
channel <- odbcConnect("DB", uid="XXXX", pwd="XXXX")
data<-sqlQuery(channel,"select distinct i as TID,j as item from table")
trans <- as(split(data[,"item"], data[,"TID"]), "transactions") # add this
rules <- apriori(trans)