A methodology for filtering association rules
Autor(a) principal: | |
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Data de Publicação: | 2007 |
Tipo de documento: | Artigo |
Idioma: | eng |
Título da fonte: | Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos) |
Texto Completo: | http://hdl.handle.net/10400.2/1281 |
Resumo: | Basket data analysis is an important issue in the area of Artificial Intelligence and Decision Support Systems. Association rules are a model that represents co-occurrence of items in a transaction according to some support and confidence measures. However, sometimes the number of generated association rules is too large to be analyzed. A methodology is presented to highlight the strongest rules, using a filter. Experiment results show that this filter is efficient and capable of making basket data analysis easier to implement. |
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A methodology for filtering association rulesUma metodologia para regras de associação de filtragemRegras de associaçãoFiltragemInteligência artificialSistemas de apoio à decisãoAssociation rulesFilteringArtificial intelligenceDecision support systemsBasket data analysis is an important issue in the area of Artificial Intelligence and Decision Support Systems. Association rules are a model that represents co-occurrence of items in a transaction according to some support and confidence measures. However, sometimes the number of generated association rules is too large to be analyzed. A methodology is presented to highlight the strongest rules, using a filter. Experiment results show that this filter is efficient and capable of making basket data analysis easier to implement.Resumo: A análise de dados de cestos de compras é um assunto importante na área de Inteligência Artificial e Sistemas de Apoio à Decisão. As regras de associação são um modelo que representa co-ocorrência de itens numa transacção segundo determinados valores de suporte e confiança. No entanto, o número de regras geradas é, por vezes, suficientemente grande, dificultando a análise. Uma metodologia é apresentada para evidenciar as regras mais fortes, usando um filtro, preservando as restantes. Os resultados experimentais mostram que este filtro é eficiente e capaz de tornar a análise de dados de cestos de compras mais fácil de realizar.Universidade AbertaRepositório AbertoFaria, Alzira2009-02-27T15:37:30Z20072007-01-01T00:00:00Zinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/articleapplication/pdfhttp://hdl.handle.net/10400.2/1281engFaria, Alzira - A methodology for filtering association rules. "Revista de Ciências da Computação" [Em linha]. ISSN 1646-6330. Vol. 2, nº 2 (2007), p. 14-251646-6330https://doi.org/10.34627/rcc.v2i0.58info:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos)instname:Agência para a Sociedade do Conhecimento (UMIC) - FCT - Sociedade da Informaçãoinstacron:RCAAP2024-02-25T01:47:01Zoai:repositorioaberto.uab.pt:10400.2/1281Portal AgregadorONGhttps://www.rcaap.pt/oai/openaireopendoar:71602024-03-19T22:43:10.154674Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos) - Agência para a Sociedade do Conhecimento (UMIC) - FCT - Sociedade da Informaçãofalse |
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Basket data analysis is an important issue in the area of Artificial Intelligence and Decision Support Systems. Association rules are a model that represents co-occurrence of items in a transaction according to some support and confidence measures. However, sometimes the number of generated association rules is too large to be analyzed. A methodology is presented to highlight the strongest rules, using a filter. Experiment results show that this filter is efficient and capable of making basket data analysis easier to implement. |
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