Сибирский федеральный университет

Перевод названия: Algorithm for constructing a non-redundant minimax basis of strong associative rules

Тип публикации: статья из журнала

Год издания: 2017

Идентификатор DOI: 10.17223/2226308X/10/60

Ключевые слова: Galois connection, Closed sets, strong association rules, non-redundant, mini-max basis, соответствия Галуа, замкнутые множества, строгие ассоциативные правила, неизбыточность, минимаксный базис

Аннотация: Ассоциативные правила - тип зависимостей между данными, которые отражают, какие признаки или события встречаются совместно и насколько часто это происходит. Строгие ассоциативные правила представляют интерес для тех приложений, где требуется высокая степень уверенности в установленных зависимостях между данными, например в информационной безопасности, анализе компьютерных сетей и медицине. Чрезмерно большое число выявленных правил существенно усложняет их экспертный анализ и применение. Для решения этой проблемы предложен алгоритм MClose, формирующий для заданного бинарного контекста неизбыточное множество минимаксных строгих ассоциативных правил. Алгоритм основан на свойствах замкнутых множеств. Associative rules are the type of relations between data that reflect which features or events occur together and how often this happens. Strong associative rules are of interest for those applications where a high degree of confidence of dependencies is required. For example, they are used in information security, computer network analysis and medicine. Excessively large number of identified rules significantly complicates their expert analysis and application. To reduce the severity of this problem, the MClose algorithm is proposed, which extends the capabilities of the well-known algorithm Close. For a given binary context, the proposed algorithm generates non-redundant set of minimax strong associative rules. The algorithm is based on the Galois correspondence and the properties of closed sets.

Журнал: Прикладная дискретная математика. Приложение

Выпуск журнала: № 10

Номера страниц: 154-157

ISSN журнала: 2226308X

Место издания: Томск

Издатель: Федеральное государственное автономное образовательное учреждение высшего образования "Национальный исследовательский Томский государственный университет"

• Быкова Валентина Владимировна (Сибирский федеральный университет)
• Катаева Алина Владимировна (Сибирский федеральный университет)

• РИНЦ (eLIBRARY.RU)