A Methodology for Filtering Association Rules

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Faria, Alzira
Data de Publicação: 2018
Tipo de documento: Artigo
Idioma: por
Título da fonte: Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos)
Texto Completo: https://doi.org/10.34627/rcc.v2i0.58
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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spelling A Methodology for Filtering Association RulesUma metodologia para regras de associação de filtragemBasket 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.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 Aberta2018-04-02info:eu-repo/semantics/articleinfo:eu-repo/semantics/otherinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionapplication/pdfhttps://doi.org/10.34627/rcc.v2i0.58oai:ojs2.journals.uab.pt:article/58Revista de Ciências da Computação; v. 2 (2007); 14-252182-18011646-633010.34627/rcc.v2i0reponame:Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos)instname:Agência para a Sociedade do Conhecimento (UMIC) - FCT - Sociedade da Informaçãoinstacron:RCAAPporhttps://journals.uab.pt/index.php/rcc/article/view/58https://doi.org/10.34627/rcc.v2i0.58https://journals.uab.pt/index.php/rcc/article/view/58/92Direitos de Autor (c) 2018 Universidade Abertahttp://creativecommons.org/licenses/by/4.0info:eu-repo/semantics/openAccessFaria, Alzira2022-10-25T11:31:52Zoai:ojs2.journals.uab.pt:article/58Portal AgregadorONGhttps://www.rcaap.pt/oai/openaireopendoar:71602024-03-19T16:13:58.765056Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos) - Agência para a Sociedade do Conhecimento (UMIC) - FCT - Sociedade da Informaçãofalse
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