МЕТОДИКА ПОШУКУ АСОЦІАТИВНИХ ПРАВИЛ
DOI:
https://doi.org/10.24025/2306-4412.3.2019.176909Ключові слова:
транзакція, асоціації, асоціативні правила, масив данихАнотація
З появою великих об’ємів інформації, що зберігається, актуальними стали задачі, пов’язані з необхідністю їх обробки. Дані, що накопичуються, характеризуються невпорядкованістю та неструктурованістю, коли кожна одиниця зберігання не може бути представлена скінченною кількістю ознак. Для обробки великих масивів неструктурованих даних в останні роки широко використовуються методи пошуку асоціативних правил. Проблема полягає в тому, що кількість можливих асоціацій зі збільшенням кількості предметів у кожній з транзакцій збільшується експоненціально та потребує значних обчислювальних затрат. Тому в процесі формування асоціативних правил широко використовуються методики, що дають змогу зменшити кількість асоціацій, які потрібно проаналізувати. У роботі запропоновано підхід до формування вибірки предметів, найбільш характерних для спрощеного масиву транзакцій, на основі якої формуються асоціативні бінарні відношення та розраховуються їх характеристики для визначення того, чи є такі відношення правилами. Для цього спочатку масив стискується за допомогою пошуку транзакцій з однаковими предмет-ними наборами з використанням відношення еквівалентності. Потім, для виявлення транзакцій з предметами, що часто повторюються, виконується попарний перетин предметних наборів.
Посилання
T. A. Zaiko, A. A. Oleinik, and S. A. Subbotin, "Associative rules in data mining", Visnyk Natsionalnoho tekhnichnoho universytetu «KhPI». Informatyka ta modeliuvannia, no. 39, pp. 82-96, 2013 [in Russian].
A. Shved, and Ye. Davydenko, "The analysis of uncertainty measures with various types of evidence", in 2016 IEEE First Internat. Conf. on Data Stream Mining & Pro-cessing (DSMP), Lviv, 2016, pp. 61-64.doi: 10.1109/DSMP.2016.7583508
I. Kovalenko, Ye. Davydenko, and A. Shved, "Development of the procedure for integrated application of scenario prediction methods", Eastern-European Journal of Enterprise Technologies, vol. 2, iss. 4 (98), pp. 31-38, 2019.doi: 10.15587/1729-4061.2019.163871
K. O. Antipova, Ye. O. Davydenko, I. I. Kovalenko, and A. V. Shved, "Modelling of group expert judgments under conditions of complex uncertainty", East European Scientific Journal, no. 5 (45), pp. 4-10, 2019.
V. A. Billig, E. I. Korneyeva, and N. A. Siabro, "Associative rules. Benchmarking toolkit", Programmnye produkty, sistemy i alhoritmy, no. 2, 2016 [in Russian].
E. V. Galkina, "The combined application of the decision tree method and associative analysis in management", Mezhdunarodnyiy nauchnoissledovatelskiy zhurnal, no. 9 (51), pp. 29-32, 2016 [in Russian]. doi: 10.18454/IRJ.2016.51.095
V. I. Gorodetskiy, and V. V. Samoylov, "Associative and causal analysis and associative Bayesian networks", Trudy SPIIRAN, no. 9, pp. 13-65, 2009 [in Russian].
E. K. Dzhumatov, A. S. Vishnya, and S. A. Filippov, "The use of associative rule algorithms for identifying construction products recommended for sale", TEORIYA. PRAKTIKA. INNOVATSII: Internat. sci.-tech. journ., no. 1, pp. 1-15, 2018 [in Russian].
J.-M. Adamo, Data mining for association rules and sequential patterns: sequential and parallel algorithms. New York: Spring-er-Verlag, 2001.doi: 10.1007/978-1-4613-0085-4.
Y. S. Koh, and N. Rountree, Rare association rule mining and knowledge discovery: technologies for infrequent and critical event detection. New York: Information Sci-ence Reference, 2009. doi: 10.4018/978-1-60566-754-6.
A. V. Moldavskaya, "The method of form-ing multi-level sequential patterns", Problemy prohramuvannia, no. 2-3, pp. 158-163, 2016 [in Russian].
S. A. Subbotin, A. A. Oleynik, E. A. Gofman, S. A. Zaytsev, and A. A. Oleynik, Intelligent information technology for the design of automated systems for diagnosing and recognizing images: monograph. Khar-kov: Kompaniya Smit, 2012 [in Russian].
##submission.downloads##
Опубліковано
Як цитувати
Номер
Розділ
URN
Ліцензія
Авторське право (c) 2020 Ігор Іванович Коваленко, Євген Олександрович Давиденко, Альона Володимирівна ШведАвтори, які публікуються в цьому збірнику, погоджуються з наступними умовами:
Автори залишають за собою право на авторство своєї роботи та передають збірнику право першої публікації цієї роботи на умовах ліцензії Creative Commons Attribution License CC BY-NC, яка дозволяє іншим особам вільно розповсюджувати опубліковану роботу з обов'язковим посиланням на авторів оригінальної роботи та першу публікацію роботи в цьому збірнику.
Автори мають право укладати самостійні додаткові угоди щодо неексклюзивного розповсюдження роботи в тому вигляді, в якому її опубліковано цим збірником (наприклад, розміщувати роботу в електронному сховищі установи або публікувати в складі монографії), за умови збереження посилання на першу публікацію роботи в цьому збірнику.
Політика збірника наукових праць дозволяє і заохочує розміщення авторами в мережі Інтернет (наприклад, у сховищах установ або на особистих веб-сайтах) рукопису роботи як до подання цього рукопису до редакції, так і під час його редакційного опрацювання, оскільки це сприяє виникненню продуктивної наукової дискусії та позитивно позначається на оперативності та динаміці цитування опублікованої роботи (див. The Effect of Open Access).
