Методика пошуку асоціативних правил

З появою великих об’ємів інформації, що зберігається, актуальними стали задачі, пов’язані з необхідністю їх обробки. Дані, що накопичуються, характеризуються невпорядкованістю та неструктурованістю, коли кожна одиниця зберігання не може бути представлена скінченною кількістю ознак. Для обробки великих масивів неструктурованих даних в останні роки широко використовуються методи пошуку асоціативних правил. Проблема полягає в тому, що кількість можливих асоціацій зі збільшенням кількості предметів у кожній з транзакцій збільшується експоненціально та потребує значних обчислювальних затрат. Тому в процесі формування асоціативних правил широко використовуються методики, що дають змогу зменшити кількість асоціацій, які потрібно проаналізувати. У роботі запропоновано підхід до формування вибірки предметів, найбільш характерних для спрощеного масиву транзакцій, на основі якої формуються асоціативні бінарні відношення та розраховуються їх характеристики для визначення того, чи є такі відношення правилами. Для цього спочатку масив стискується за допомогою пошуку транзакцій з однаковими предметними наборами з використанням відношення еквівалентності. Потім, для виявлення транзакцій з предметами, що часто повторюються, виконується попарний перетин предметних наборів