R言語aprioriのパラメーター調整の方法

Question

Rのaprioriを使ってアソシエーション分析を行っているのですが、パラメーター（support、confidence）の設定によって結果が変わってきてしまいます。ルールが抽出されない場合、パラメーター値を下げるといい、というところまでは分かったのですが（今回のケースでは、デフォルトでもルールは抽出されています）、精度を高めるためにはパラメーターをどのように設定すれば良いのでしょうか。ご存知の方いらっしゃいましたらアドバイスいただけると助かります。

Apriori

Parameter specification:
 confidence minval smax arem  aval originalSupport maxtime support minlen maxlen target   ext
        0.8    0.1    1 none FALSE            TRUE       5     0.1      1      5  rules FALSE

Algorithmic control:
 filter tree heap memopt load sort verbose
    0.1 TRUE TRUE  FALSE TRUE    2    TRUE

Absolute minimum support count: 62 

set item appearances ...[0 item(s)] done [0.00s].
set transactions ...[22 item(s), 622 transaction(s)] done [0.00s].
sorting and recoding items ... [15 item(s)] done [0.00s].
creating transaction tree ... done [0.00s].
checking subsets of size 1 2 3 4 5 done [0.00s].
writing ... [237 rule(s)] done [0.00s].
creating S4 object  ... done [0.00s].
Warning message:
In apriori(trial03_tran, parameter = list(supp = 0.1, maxlen = 5,  :
  Mining stopped (maxlen reached). Only patterns up to a length of 5 returned!