Regla de asociación multinivel en minería de datos

Regla de asociación multinivel:
Las reglas de asociación creadas a partir de información de minería en diferentes grados de reflexión se denominan reglas de asociación de varios niveles o escalonadas.
Las reglas de asociación multinivel se pueden extraer de manera efectiva utilizando progresiones de ideas bajo un sistema de certeza de soporte.
Las reglas con un nivel alto de ideas pueden contribuir al buen juicio, mientras que las reglas con un nivel bajo de ideas pueden no ser valiosas de manera consistente.

Utilizando la ayuda mínima uniforme para todos los niveles:

• Cuando se utiliza un borde de ayuda mínimo uniforme, el sistema de seguimiento se reorganiza.
• La técnica también es sencilla, ya que se necesita que los clientes indiquen solo un borde de menor ayuda.
• Se utiliza un borde de ayuda mínima similar cuando se extrae en cada grado de deliberación. (por ejemplo, para extraer de «PC» a «PC»). Tanto «PC» como «PC» resultaron constantes, mientras que «PC» no lo es.

Necesidades de la regla multidimensional:

• A veces, en el nivel de datos bajo, los datos no muestran ningún patrón significativo, pero hay información útil escondida detrás de ellos.
• El objetivo es encontrar la información oculta en o entre los niveles de abstracción.

Enfoques para la minería de reglas de asociación multinivel:

1. Soporte Uniforme (Uso de soporte mínimo uniforme para todos los niveles)
2. Soporte reducido (uso de soporte mínimo reducido en niveles más bajos)
3. Soporte basado en grupos (uso de soporte basado en artículos o grupos)

Vamos a discutir uno por uno.

1. Soporte uniforme:
   en el momento en que se utiliza un borde de ayuda mínimo uniforme, la metodología de búsqueda se simplifica. La técnica también es básica en el sentido de que se necesita que los usuarios determinen solo un umbral mínimo de ayuda. Se puede adoptar una técnica de avance, basada en la información de que un progenitor es un superconjunto de su descendiente. la búsqueda evita analizar conjuntos de elementos que contengan cualquier cosa que no tenga soporte mínimo. Sin embargo, el enfoque de soporte uniforme tiene algunas dificultades. Es poco probable que los ítems en niveles más bajos de abstracción ocurran con tanta frecuencia como aquellos en niveles más altos de abstracción. Si el umbral de soporte mínimo se establece demasiado alto, podría pasar por alto varias asociaciones significativas que ocurren en niveles bajos de abstracción. Esto proporciona la motivación para el siguiente enfoque.
2. Reducir el apoyo:
   para extraer una relación de varios niveles con un apoyo reducido, existen varias técnicas de búsqueda electivas de la siguiente manera.
   • Independencia nivel por nivel:
     esta es una búsqueda de amplitud total, donde no se utiliza información básica sobre conjuntos de elementos regulares para la poda. Se examina cada concentrador, independientemente de si se descubre que su concentrador principal es incesante.
   • Nivel: separación cruzada por cosa única:
     una cosa en el nivel I se inspecciona si y solo si su centro principal en el nivel (I-1) es regular. En general, investigamos una relación más explícita de una más amplia. . Si un centro es frecuente, se examinarán sus hijos; de lo contrario, su descendiente se elimina de la investigación.
   • Separación cruzada de niveles por – K-itemset –
     A-itemset en el nivel I se inspecciona si y solo si es Para la minería de varias relaciones de nivel con soporte disminuido, existen varias técnicas de caza optativas.
   • Independencia nivel por nivel:
     esta es una búsqueda de amplitud total, donde no se utiliza información básica sobre conjuntos de elementos regulares para la poda. Se examina cada concentrador, independientemente de si se descubre que su concentrador principal es incesante.
   • Nivel: separación cruzada por elemento único:
     se inspecciona un elemento en el primer nivel si y solo si su centro principal en (I-1) el nivel es regular. En general, investigamos una relación más explícita desde un punto de vista más amplio una. Si un centro es frecuente, sus hijos serán examinados; de lo contrario, su descendiente se eliminará de la investigación.
   • Separación cruzada de nivel por – Conjunto de elementos K – El conjunto
     de elementos A en el nivel I se inspecciona si y solo si su correspondiente nivel principal del conjunto de elementos A (i-1) es frecuente.
3. Soporte basado en
   grupos: el usuario o el experto ingresan el valor de umbral de grupo para soporte y confianza. El grupo se selecciona en función del precio de un producto o un conjunto de artículos porque, a menudo, el experto tiene una idea de qué grupos son más importantes que otros.
   Ejemplo:
   por ejemplo, los expertos están interesados ​​en patrones de compra de computadoras portátiles o ropa en la categoría no electrónica. Por lo tanto, se establece un umbral de soporte bajo para que este grupo preste atención a los patrones de compra de estos artículos.