Аффинитивный анализ данных. Поиск ассоциативных правил

Abstract

В данной работе рассмотрены ассоциативные правила. Associations rules learning — ARL представляет из себя, простой, но довольно часто применимый в реальной жизни метод поиска взаимосвязей (ассоциаций) в датасетах, или, если точнее, айтемсетах (itemsests). История развития: впервые подробно об этом заговорил Piatesky-Shapiro G в работе “Discovery, Analysis, and Presentation of Strong Rules.” (1991) Более подробно тему развивали Agrawal R, Imielinski T, Swami A в работах “Mining Association Rules between Sets of Items in Large Databases” (1993) и “Fast Algorithms for Mining Association Rules.” (1994). Одним из ограничений стандартного подхода к обнаружению ассоциаций является то, что при поиске в большом числе возможных ассоциаций набора объектов, которые могут быть ассоциированными, есть большой риск нахождения большого числа случайных ассоциаций.