Узагальнені асоціативні правила (GeneralizedAssociationRules)

При пошуку асоціативних правил, ми припускали, що всі аналізовані елементи однорідні. Повертаючись до аналізу ринкової корзини, це товари, абсолютно однакові атрибути, що мають, за винятком назви. Проте не складе великих труднощів доповнити транзакцію інформацією про те, до якої товарної групи входить товар і побудувати ієрархію товарів.

Наприклад, якщо Покупець купив товар з групи «Безалкогольні напої», то він купить і товар з групи «Молочні продукти» або «Сік». Ці правила носять назву узагальнених асоціативних правил.

Визначення 2. Узагальненим асоціативним правилом називається імплікація XY, де XI, YI і XY= і де жоден з елементів, що входять в набір У, не є предком жодного елемента, що входить в X. Підтримка і достовірність підраховуються так само, як і у разі асоціативних правил (див. Визначення 1).

Введення додаткової інформації про угрупування елементів у вигляді ієрархії дасть наступні переваги:

це допомагає встановити асоціативні правила не тільки між окремими елементами, але і між різними рівнями ієрархії (групами);

окремі елементи можуть мати недостатню підтримку, але в цілому група може задовольняти порогу minsupport;

для знаходження таких правил можна використовувати будь-який з вищеназваних алгоритмів.

Групувати елементи можна не тільки по входженню в певну товарну групу, але і по інших характеристиках, наприклад за ціною (дешево, дорого), бренду і т.д.

Алгоритм пошуку асоціативних правил, заснований на аналізі частих наукових наборів. Спочатку в базі даних транзакцій шукаються усі частини наукових наборів, а потім генеруються асоціативні правила на основі тих з них, які задовольняють заданому рівню підтримки і достовірності.

При цьому для скорочення простору пошуку асоціативних правил використовується властивість апріорності. Воно затверджує, що якщо науковий набір Z не є частим, то додавання будь — якого нового предмету, А до набору Z не робить його таким. Іншими словами, якщо набір Z не є частим, то і Z + A — теж.