Фільтрація Результуючого Набору Асоціативних Правил З Точки Зору Оцінки Цікавості

Abstract

Пропонується метод фільтрації набору асоціативних правил, отриманих у результаті пошуку логічних залежностей. Кількість знайдених асоціативних правил за умови встановлених рівнів підтримки та довіри може бути досить великою й потребує скорочення. Метод дозволяє працювати з так званими "цікавими" правилами, які мають такі рівні підтримки та довіри, які значно відрізняються від очікуваних. Очікувані параметри розраховуються виходячи з припущення про незалежність ознак, що входять до лівої частини правила. Показано, як змінюються рівні підтримки та довіри "цікавих" асоціативних правил за умови залежності ознак в даних, які аналізуються.