Home » Articles » Հոդվածներ |
Association rule learning-ը տարածված մեթոդ է, որը հնարավորություն է տալիս մեծ տվյալների բազաներում հայտնաբերել տարբեր փոփոխականների միջև հետաքրքրիր հարաբերություններ: Այս մեթոդի իրականացման համար մշակվել են վիճակագրական հստակ ու խիստ կանոններ՝ և լայնորեն օգտագործվում է սուպերմարկետներում վաճառքի ուսումասիրության ժամանակ: Մարդիկ որպես կանոն ապրանքները գնում են խմբավորված, մասնավորապես, եթե մարդը գնում է կարտոֆիլ, ապա հավանական է որ կգնի նաև ձեթ կամ կարագ, եթե հաճախորդը գնում է կենդանի խոցգետին, ապա հավանական է, որ նա կգնի նաև գարեջուր: Այս փոխկապվածությունների հարաբերակցության համար մշակվում է դրանք բացահայտող մատրիցա, իսկ արդյունքները կարող են հսկայական ազդեցություն ունենալ մարկետինգային տեսանկյունից: Այս մեթոդը լայնորեն օգտագործվումէ նաև WEb օգտագործման մեջ: Մասնավորապես կայքի հաճախորդների ուսումնասիրությունը թույլ է տալիս հասկանալ նրանց վարքը՝ կապելով նրանց նախորդող և հաջորդով հայլերը ինտերնետային կայքերում, բացահատելով նրանց տեղեկատվության հոսքերի տրամաբանությունը:
Ասոցիացիաների սկզբունքները
Այս մեթոդի սկզբուները հետևյալն են՝ Ենթադրենք -ը փոփոխականի չափանիշներն են Ենթադրենք -ը գործողություններն (տրանզակցիաներ) են, որոնց ամբողջությունը հանդիսանում է մեր տվյալների բազան: Ծանկացած D գործողություն ունի իր հատուկ կոդը ID և պարունակում է չափանիշների վերաբերյալ տեղեկատվություն: մեթոդի սկզբունը սահմանվում է հետևյալ տրամաբանության համաձայն՝ որտեղ և .
Հետևյալ գրաֆիկում ներկայացված է երեք փոփոխականներով ասոցիատիվ ցանցը, որտեղ տարբեր գույներով ցույց է տրվում մինույն
| |||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Views: 614 | |
Total comments: 0 | |