Abstract

DIAZ VERA, Julio; MOLINA FERNANDEZ, Carlos  and  VILA MIRANDA, María- Amparo. Reducción de Redundancia en Reglas de Asociación. Rev cuba cienc informat [online]. 2016, vol.10, n.1, pp. 55-70. ISSN 2227-1899.

RESUMEN El minado de reglas de asociación es uno de los campos más estudiados y aplicados en minería de datos. Los modelos descubiertos usualmente contienen un número de reglas demasiado grande. Esto reduce la capacidad de los especialistas para utilizar los mismos con vista a la toma de decisiones. Esta deficiencia se acentúa cuando hay presente reglas redundantes dentro del modelo. En este trabajo se propone una definición de redundancia que tiene en cuenta el conocimiento previo de los usuarios con respecto al dominio. Se desarrolla un método, en la etapa de post-procesamiento, para reducir la redundancia de los modelos de reglas de asociación. La propuesta permite encontrar modelos más compactos que facilitan su utilización en el proceso de toma de decisiones. Los experimentos realizados han mostrado niveles de reducción cercanos al 90% del modelo. Las reglas consideradas como conocimiento previo no superan el 10% de las presentes en el modelo original. El método desarrollado facilita la utilización de las reglas de asociación en la toma de decisiones y por tanto aumenta la eficiencia de la minería de reglas de asociación.

Keywords : Minería de reglas de asociación; redundancia en reglas de asociación; post-procesamiento de reglas de asociación.

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