Методи асоціативних правил та їх застосування
Автор: Василь Хорев
Науковий керівник: doc. RNDr. Ľubomír Antoni,
PhD.
Консультант: prof. RNDr. Stanislav Krajči,
PhD.
Мета роботи
- Описати відомі алгоритми для генерації асоціативних правил.
- Реалізувати відомі алгоритми для генерації асоціативних правил та порівняти їх переваги та недоліки.
- Застосувати реалізовані алгоритми до вибраного набору даних.
Асоціація виникає, коли кілька подій пов'язані між собою. Інтуїтивно можна описати асоціації таким чином, що певні дані (або події, знайдені в даних) пов'язані з іншими даними або подіями, що випливають з цих даних. Наприклад, дослідження, проведене в супермаркеті, може показати, що 65% відвідувачів, які купили картопляні чіпси, також придбають кока-колу, а якщо на такий набір діє знижка, то вони придбають її у 85% випадків.
\[ \lbrace \textrm{Coca-Cola} \rbrace \Rightarrow \lbrace \textrm{Чіпси} \rbrace \]
Такі правила виявляють приховані зв'язки у, здавалося б, не пов'язаних між собою даних. Ці зв'язки називаються асоціативними правилами. Ті, що перевищують певний поріг, вважаються цікавими. Такі правила дають можливість діяти на основі знайдених закономірностей. Вони також допомагають у прийнятті рішень і їх поясненні.