Regras de Associação Negativas em Mineração de Dados
Teorias, Técnicas e Pesquisas
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A mineração de dados vem despertando um crescente interesse em todas as áreas e comunidades, pois toda empresa necessita de informações. Dentre os principais tipos de informações que podem ser mineradas destaca-se a extração de regras de associação, que consiste em encontrar conjunto de regras de itens que ocorram simultaneamente e de forma frequente em uma base de dados. Diversos tipos de associações foram definidos e diferentes algoritmos têm sido propostos para tratar cada uma destas variações. Dentre estes tipos, encontra-se a extração de regras de associações negativas...
A mineração de dados vem despertando um crescente interesse em todas as áreas e comunidades, pois toda empresa necessita de informações. Dentre os principais tipos de informações que podem ser mineradas destaca-se a extração de regras de associação, que consiste em encontrar conjunto de regras de itens que ocorram simultaneamente e de forma frequente em uma base de dados. Diversos tipos de associações foram definidos e diferentes algoritmos têm sido propostos para tratar cada uma destas variações. Dentre estes tipos, encontra-se a extração de regras de associações negativas, que é o tema desse livro. Regras negativas são regras que analisam eventos que não ocorreram em um determinado contexto, como, por exemplo, um cliente que compra certo produto não compra outro produto. Nesse livro é implementado um algoritmo para extração de regras negativas, que é executado sobre uma base de dados cujos resultados são apresentados. Esta implementação foi realizada como uma adaptação do já conhecido algoritmo para extração de regras de associações: o APRIORI.
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