лонці таблиці наведені товари, придбані під час певної транзакції [10-13]. p align="justify"> На основі наявної бази даних потрібно знайти закономірності між подіями, тобто покупками.
Таблиця 2.2 - Транзакційна база даних TID
TIDПріобретенние покупкі1Пена для гоління, гель для душу, бальзам після брітья2Гель для душу, мило3Гель для душу, піна для гоління, мило, бальзам після брітья4Духі, мило5Пена для гоління, гель для душу, бальзам після гоління, мило6Крем для тіла
2.2 ХАРАКТЕРИСТИКИ АСОЦІАТИВНИХ ПРАВИЛ
Асоціативне правило має вигляд: В«З події A слід подія B В».
В результаті такого відеоаналізу встановлюємо закономірність такого вигляду: В«Якщо в транзакції зустрівся набір товарів (або набір елементів) A , то можна зробити висновок, що в цій же транзакції повинен з'явитися набір елементів B ) В»Встановлення таких закономірностей дає нам можливість знаходити дуже прості і зрозумілі правила, звані асоціативними [13-15].
Основними характеристиками асоціативного правила є підтримка і достовірність правила.
Розглянемо правило В«з купівлі гелю для душу слід покупка милаВ» для бази даних, яка була приведена вище в таблиці 2.2. Поняття підтримки набору вже розглянули. Існує поняття підтримки правила. p align="justify"> Правило має підтримку s , якщо s% транзакцій з усього набору містять одночасно набори елементів A і B або, іншими словами, містять обидва товари.
Гель для душу - це товар A , мило? це товар B . Підтримка правила В«з купівлі гелю для душу слід покупка милаВ» дорівнює 3, або 50% .
Достовірність правила показує, яка ймовірність того, що з події A слід подія B .
Правило В«З A слід B В»справедливо з достовірністю з , якщо c% транзакцій з усього безлічі, що містять набір елементів A ...
