Determinación de las reglas de asociación de variables de tiempo ponderadas basadas en utilidades mediante la aplicación de un árbol de patrones frecuentes
Birla Institute of Technology
Birla Institute of Technology
Introducción: la presente investigación se realizó en el Birla Institute of Technology, fuera del campus en Noida, India, en 2017.
Métodos: para evaluar la eficacia del enfoque propuesto para la minería de información, se propusieron un método y un algoritmo para minar las reglas de asociación basadas en la utilidad ponderada en el tiempo usando un árbol de patrones frecuentes (fp).
Resultados: se sugiere un método para encontrar reglas de asociación en datos basados en la utilidad ponderada en frecuencia orientada al tiempo, que emplea una jerarquía para extraer conjuntos de elementos y establecer su asociación.
Conclusiones: las dimensiones adoptadas al desarrollar el enfoque comprimieron un gran conjunto de datos de variante de tiempo hasta alcanzar una estructura de datos más pequeña. A su vez, el árbol fp se mantuvo alejado del conjunto de datos repetitivos, lo que finalmente generó una ventaja considerable en tiempo y uso de memoria.
Originalidad: en la actualidad, la extracción de patrones recurrentes de alta utilidad es una de las áreas de estudio más desarrollada en la minería de información con respecto a la variable temporal debido a su capacidad de dar cuenta de la frecuencia de los conjuntos de elementos y las tasas de servicios varios de cada conjunto de elementos. Esta investigación contribuye a mantener el estudio sobre el tema a un buen nivel, lo que permite evitar generar una gran cantidad de conjuntos posibles, y por ende garantiza mayor desarrollo en menores tiempos de ejecución y espacios de búsqueda.
Limitaciones: Los resultados de la investigación demostraron que la aproximación fue eficiente en conjuntos de datos probados con cálculos predefinidos de peso y utilidad.
Derechos de autor 2018 Ingeniería solidaria
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