PROPOSTA DE MÉTODO PARA REDUÇÃO DO CONJUNTO DE REGRAS DE ASSOCIAÇÃO RESULTANTES DO ALGORITMO APRIORI

  • Daniela Mascarenhas de Queiroz Trevisan Universidade Federal do Tocantins
  • Diego de Castro Rodrigues
  • Marcelo Lisboa Rocha
  • David Nadler Prata
  • Michel de Almeida Silva

Resumo

A utilização dos algoritmos de regras de associação dentro da mineração de dados é reconhecidamente de grande valor na busca de conhecimento sobre bases de dados. Frequentemente o número de regras geradas é elevado, por vezes até em bases de dados consideradas de pequeno volume, por isso o sucesso na análise dos resultados pode ser prejudicado por este quantitativo. O objetivo desta pesquisa é apresentar um método para a redução do quantitativo de regras geradas com algoritmos de regras de associação. Para isto, foi desenvolvido um algoritmo computacional com uso de uma API do Weka, que possibilita a execução do método sobre diferentes tipos de bases de dados. Após a construção, foram realizados testes sobre três tipos de bases de dados: sintéticos, de modelo e reais. Foram obtidos eficientes resultados na redução do número de regras, onde o pior caso apresentou ganho de mais de 50%, considerando os conceitos de suporte, confiança e interesse (lift) como medidas. Esse estudo concluiu que o modelo proposto se mostra viável e bastante interessante, contribuindo com a análise dos resultados de regras de associação geradas a partir do uso do algoritmo.

Biografia do Autor

Daniela Mascarenhas de Queiroz Trevisan, Universidade Federal do Tocantins
Mestre em Modelagem Computacional-UFT
Diego de Castro Rodrigues
Doutorando em Ciência da Computação UFG
Marcelo Lisboa Rocha
Doutor em Engenharia Elétrica-COPPE/UFRJ
David Nadler Prata
Doutor em Ciência da Computação-UFCG
Michel de Almeida Silva
Mestre em Modelagem Computacional-UFT
Publicado
2019-11-13
Seção
Artigos