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Generalização de Regras de Associação Utilizando Taxonomias Após Pós- Processamento Prévio. Jackson D. N. Mourão Pietrângelo V. Ferronato.

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1 Generalização de Regras de Associação Utilizando Taxonomias Após Pós- Processamento Prévio. Jackson D. N. Mourão Pietrângelo V. Ferronato

2 Processo de Extração de Padrões em Bases de Dados Para que serve? Quem utiliza? Qual o problema?

3 Trabalhos Relacionados Descrição de um Algoritmo para Generalização de Regras de Associação (DOMINGUES, 2004) Objetivo: filtrar conjunto de regras; Método Adotado: taxonomias; Resultados: redução entre 14,61% e 50,11%; Influência da Imputação de Valores Ausentes nos Classificadores Descobertos (CALIL, 2008) Objetivo: imputação de valores ausentes; Método Adotado: árvores de decisão; Resultados: redução na quantidade de regras e na taxa de erro do classificador;

4 Trabalhos Relacionados Um Método de Pós-processamento de Regras de Associação com Base nas Relações de Dependência entre os Atributos (BÜRKLE, 2006) Objetivo: eliminar regras redundantes; Método Adotado: relações de dependência entre atributos; Resultados: bons percentuais de redução nas quatro bases de dados testadas; Análise do Conhecimento Extraído de Classificadores Simbólicos Utilizando Medidas de Avaliação e de Interessabilidade (GOMES, 2002) Objetivo: medir os padrões descobertos; Método Adotado: medidas qualitativas e quantitativas; Resultados: algumas regras potencialmente mais interessantes.

5 Trabalhos Relacionados Identificação de Regras de Associação Interessantes por meio de Análises com Medidas Objetivas e Subjetivas (SINOARA, 2006) Objetivo: identificar regras potencialmente mais interessantes; Método Adotado: medidas objetivas e subjetivas; Resultados: demonstrou-se que a combinação proposta auxilia na avaliação das regras;

6 Regras de Associação Conceitos Um cliente que compra os produtos (X1,X2,..., Xn) também irá comprar os produtos (Y1, Y2,..., Ym) com probabilidade c% Padrão Apriori Y X Z (50.5%, 80.2%)

7 Avaliação e Poda de Regras Conceitos Objetivos Avaliar regras geradas; Reduzir o tamanho do conjunto de regras; Método Medidas objetivas e subjetivas; Medidas quantitativas e qualitativas; Identificar regras redundantes ou potencialmente não interessantes;

8 Convicção Conceitos Domínio: de zero a infinito; Caso for 1: existe a independência completa entre A e B; Caso for infinito: A nunca aparece sem B (confiança de 100%);

9 Generalização de Regras Conceitos Aplica-se conhecimento de domínio para gerar regras mais representativas e informativas. 5% dos clientes que compram pão-pullman-light, também compram leite-parmalat-desnatado 30% dos clientes que comprar pão, também compram leite

10 Técnica da Taxonomia Conceitos Roupas_leves bone Bermuda bone Camiseta bone

11 Método Proposto Avaliar e eliminar regras através da medida objetiva Convicção; Generalizar as regras: Agrupar por Conseqüente; Generalizar em Linha; Agrupar por Antecedente/Taxonomia; Generalizar em Coluna; Desfazer Generalizações Não Repetidas; Concatenar Taxonomias aos Dados Calcular Suporte e Confiança para as Regras Generalizadas; Desgeneralizar Regras de Baixa Confiança; Gerar Arquivo de Saída;

12 Agrupar por Conseqüente Método Proposto

13 Generalizar em Linha Método Proposto

14 Agrupar por Antecedente Método Proposto

15 Agrupar por Antecedente Método Proposto

16 Generalizar em Coluna Método Proposto

17 Generalizar em Coluna Método Proposto

18 Desfazer Generalizações não Repetidas Método Proposto

19 Concatenar Taxonomias aos Dados Método Proposto

20 Calcular Suporte e Confiança Método Proposto Varre a base de dados buscando itens nos registros duplos (linha das respectivas taxonomias e linha original);

21 Desgeneralizar Regras com Baixa Confiança Método Proposto

22 Gerar Arquivo de Saída Método Proposto

23 Resultados 2091 Regras 1062 Regras Podadas (50,8% menor) 958 Regras (7% menor) 1285 Registros

24 Conclusão A eficácia do método depende: Do quão generalizáveis são os dados; De quanto conhecimento de domínio está disponível; Da configuração das taxonomias confeccionadas;

25 Trabalhos Futuros Generalizar conseqüente da regra; Agrupar no arquivo de saída as regras que possuem antecedentes de mesma taxonomia;

26 Referências BÜRKLE, Paula Yamada. Um Método de Pós-processamento de Regras de Associação com Base nas Relações de Dependência entre os Atributos. Universidade Federal Fluminense, Niterói, CALIL, Leonardo Aparecido de Almeida. Influência da imputação de valores ausentes nos classificadores descobertos. Universidade Tuiuti do Paraná, Curitiba, CARVALHO, Veronica Oliveira de. Generalização de regras de associação utilizando conhecimento de domínio e avaliação do conhecimento generalizado. Universidade de São Paulo, São Carlos, DOMINGUES, Marcos Aurélio. Generalização de regras de associação. Universidade de São Paulo, São Carlos, GOMES, Alan Keller. Análise do Conhecimento Extraído de Classificadores Simbólicos Utilizando Medidas de Avaliação e de Interessabilidade. Universidade de São Paulo, São Carlos, GONÇALVES, Eduardo Corrêa. Regras de Associação e suas Medidas de Interesse Objetivas e Subjetivas. Universidade Federal Fluminense, Niterói, MELANDA, Edson Augusto. Pós-processamento de Regras de Associação. Universidade de São Paulo, São Carlos, REZENDE, Solange Oliveira. Sistemas Inteligentes – Fundamentos e Aplicações. 1 a edição. Barueri – SP Editora Manole, SINOARA, Roberta Akemi. Identificação de regras de associação interessantes por meio de análises com medidas objetivas e subjetivas. Universidade de São Paulo, São Carlos, SOUZA, Viviane Dal Molin; CARVALHO, Deborah Ribeiro. Avaliando a relação entre quão corretas e interessantes podem ser as regras de associação descobertas. Tuiuti: Ciência e Cultura, Curitiba, n.37, p. 9-19, Disponível em: Acesso em: 19 out

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