Тітова Олена Вітольдіївна. Методи побудови та оцінки агрегованих асоціативних правил в інтелектуальних базах даних

brief description

Тітова Олена Вітольдіївна. Методи побудови та оцінки агрегованих асоціативних правил в інтелектуальних базах даних : Дис... канд. наук: 05.13.23 2006

ТітоваО. В. Методи побудови та оцінки агрегованих асоціативних правил в інтелектуальних базах даних. Рукопис.
Дисертація на здобуття наукового ступеня кандидата технічних наук за спеціальністю 05.13.23 Системи та засоби штучного інтелекту. Харківський національний університет радіоелектроніки, Харків, 2006.
Дисертація присвячена питанням формування знань з даних. В дисертаційній роботе отримали подальший розвиток методи виявлення та оцінки логічних закономірностей в даних у вигляді асоціативних правил.
Набув подальшого розвитку метод генерації агрегованих асоціативних правил на основі об’єднання гілок дерева покрить для небінарних ознак. Запропоновано метод розрахунку характеристик агрегованих асоціативних правил з використанням характеристик бінарних асоціацій. Це дозволяє підвищити ефективність пошуку логічних залежностей між ознаками інтелектуальних в базах даних.
Запропоновано метод оцінки інформативності асоціативних правил, в основу якого положено розрахунок узагальненої характеристики асоціації повної взаємної інформації, яка дозволяє завдати лінійний порядок при оцінці асоціації та скоротити розмірність задачі оцінювання асоціації. Проаналізовано залежність інформативності від загальноприйнятих характеристик асоціативного правила рівня підтримки, довіри й покращення.

У дисертаційній роботі наведене теоретичне узагальнення і нове вирішення науково-технічної задачі розробки методів генерації та оцінки логічних залежностей в даних у вигляді агрегованих асоціативних правил для систем формування знань з даних.
Обґрунтованість й достовірність отриманих результатів, висновків й рекомендацій забезпечено коректним використанням методів математичної логіки, математичної статистики та теорії ймовірності, а також теорії ін-формації.
В дисертації отримано наступні основні результати:
1. В результаті аналізу сучасного стану проблеми формування знань з даних визначено недоліки існуючих методів виявлення логічних правил в даних, а саме: встановлення асоціативних правил тільки для бінарних ознак та відсутність узагальненої характеристики для оцінки асоціації. Шляхом вирішення цих проблем є розробка методів генерації агрегованих асоціативних правил для дискретних небінарних ознак а також удосконалення методів оцінки отриманих залежностей.
2. Набув подальшого розвитку метод генерації агрегованих асоціативних правил в базах даних на основі об’єднання гілок дерева покрить. Це дозволяє знаходити асоціації для ознак об’єктів, що є небінарними величинами. Проведений порівняльний аналіз характеристик простих та агрегованих асоціативних правил показав, що агреговані асоціативні правила завжди мають більш високі показники рівня підтримки, а в деяких випадках й більш високі показники рівня довіри. Завдяки застосуванню розробленого методу ефективність пошуку асоціацій в базах даних підвищується.
3. Розроблений метод розрахунку характеристик агрегованих асоціативних правил дозволяє аналітично розраховувати характеристики узагальненої асоціації шляхом розкладання агрегованого асоціативного правила на прості. Суттєвою перевагою даного підходу є те, що для визначення характеристик агрегованих асоціативних правил не потребується додаткове сканування бази даних. Для обґрунтування методу сформульовано і доказано відповідні теореми.
4. Запропонований метод оцінки інформативності асоціації на основі стандартних характеристик асоціативного правила дозволяє завдати лінійний порядок в трьохмірному просторі Support-Confidence-Improvement і скоротити розмірність задачі оцінювання асоціації. Ця характеристика враховує всі загальноприйняті характеристики асоціативного правила та її обґрунтованість не викликає сумніву з теоретичної точки зору, так як в основі її побудови лежать фундаментальні принципи математичної теорії інформації. Інформаційна характеристика асоціації може використовуватися також для фільтрації отриманих асоціативних правил відбракування залежностей, інформативність яких нижче за зазначений рівень. Це спрощує процес відбору й очистки отриманих правил.
5. Результати дисертаційної роботи впроваджені та довели свою ефективність при розробці алгоритмів обробки інформації в інтелектуальних базах даних автоматизованої системи управління електронними документами "Стандарти та нормативи" науково-дослідного інституту (акт реалізації ДП НДТІП від 05.06.2004 р.), а також при виявленні логічних залежностей в базах даних при проведенні науково-дослідної роботи "Дуель" Харківського військового університету (акт реалізації Наукового центру Військ ППО від 13.02.2004 р.).
Результати дисертаційної роботи було використано в навчальному процесі Харківської академії культури під час проведення лекційних занять.
Таким чином, проведені дослідження дозволяють вважати мету дослідження, яка полягає в підвищенні ефективності пошуку логічних залежностей в базах даних на основі розроблених методів побудови та оцінки агрегованих асоціативних правил досягнутою.