1. Наука
  2. Видання
  3. Системи обробки інформації
  4. 1(156)'2019
  5. Определение параметров обобщенных ассоциативных правил методом декомпозиции

Определение параметров обобщенных ассоциативных правил методом декомпозиции

Д.Э. Ситников, П.Э. Ситникова, С.В. Титов, Е.В. Титова
Системи обробки інформації. — 2019. — № 1(156). – С. 58-63.
УДК 681.3.00:007
Мова статті: російська
Анотації на мовах:


Анотація: Предлагается метод расчета параметров обобщенных ассоциативных правил: уровней поддержки, доверия и улучшения на основании параметров простых ассоциативных правил, которые являются составными частями агрегированной ассоциации. В отличие от метода поиска обобщенных ассоциаций с использованием таксономии признаков, предлагаемый метод не требует дополнительного сканирования БД для расчета характеристик правила, а позволяет рассчитывать их аналитическим путем с использованием построенного дерева покрытий. Объединение признаков объектов может быть осуществлено не для всей группы, а для некоторых значений атрибутов.


Ключові слова: ассоциативные правила, параметры ассоциативной зависимости, поддержка, доверие, уровень улучшения

Список литературы

1. Srikant R. Mining generalized association rules / R. Srikant, R. Agrawal // Future Generation Computer Systems. – 1997. – Vol. 13, Issues 2–3. – P. 161-180.
2. A method for generating aggregated association between discrete data features / E. Titova, D Sitnikov, O Ryabov, B. D’Cruz // WIT Transactions on Information and Communication Technologies. – 2005. – Vol. 35. – P. 25-34.
3. Марченко О.О. Актуальні проблеми Data Mining / О.О. Марченко, Т.В. Россада. – Київ: КПІ, 2017. – 150 с.
4. Корнилков А. О реализации поиска ассоциативных правил средствами языка программирования PHP [Электронный ресурс] / А.П. Корнилков, Т.В. Хабибулина // Современная техника и технологии – 2014. – № 5. – Режим доступа к журн.: http://technology.snauka.ru/2014/05/3659.
5. Фам К.Х. Применение ассоциативных правил в информационно-аналитической системе оценки качества предоставления телекоммуникационных услуг / К.Х. Фам, И.Ю. Квятковская // Научный вестник Новосибирского государственного технического университета. – 2015. – № 2 (59). – С. 33-42.
6. Желізняк І.Й. Правила побудови асоціативних правил на прикладі фізичних показників пацієнта / І.Й. Желізняк // Науковий вісник НЛТУ України. – 2017. – Т. 27, No. 9. – С. 107-110.
7. A Novel Method of Interestingness Measures for Association Rules Mining Based on Profit / C. Ju, F. Bao, C. Xu, X. Fu // Discrete Dynamics in Nature and Society. – Vol. 2015. – Article ID 868634. – 10 p.
8. Using information-theoretic measures to assess association rule interestingness / J. Blanchard, F. Guillet, R. Gras, H. Briand // 5th IEEE International Conference on Data Mining ICDM’05, 2005. – United States. IEEE Computer Society. – P. 66-73.
9. Prajapati D.J. Interesting association rule mining with consistent and inconsistent rule detection from big sales data in distributed environmen / Dinesh J. Prajapati, Sanjay Garg, N.C. Chauhan // Future Computing and Informatics Journal. – 2017. – Vol. 2, Issue 1. – Р. 19-30.
10. Assessment of extended aggregated association rules / D. Sitnikov, O. Ryabov, O. Titova, A. Kovalenko // The 9th IEEE International Conference on Dependable Systems, Services and Technologies, DESSERT’2018. 24-27 May, 2018. – Kyiv, Ukraine.
11. Анализ данных и процессов / А.А. Барсегян, М.С. Куприянов, И.И. Холод, М.Д. Тесс, С.И. Елизаров. – 3-е изд., перераб. и доп. – СПб.: БХВ-Петербург, 2009.

Інформація про авторів публікації:
Бібліографічний опис для цитування:
Определение параметров обобщенных ассоциативных правил методом декомпозиции / Д.Э. Ситников, П.Э. Ситникова, С.В. Титов, Е.В. Титова  // Системи обробки інформації. – 2019. – № 1(156). – С. 58-63. https://doi.org/10.30748/soi.2019.156.08.

Whoops, looks like something went wrong.