サポートの期待に基づくテクニックは何ですか？

を使用してパターンの期待されるサポートを決定するための2つのアプローチがあります（概念階層と間接関連付けと呼ばれる近隣ベースのアプローチ。

概念階層に基づくサポートの期待

客観的な対策だけでは、興味のないまれなパターンを取り除くのに十分ではありません。たとえば、パンやラップトップコンピュータが頻繁に使用されるアイテムであると考えてください。アイテムセット{bread、Iaptop conputer}はまれであり、負の相関関係にある可能性がありますが、ドメインの専門家にはサポートの欠如が明らかであるため、魅力的ではありません。したがって、このようなまれなパターンの生成を防ぐために、期待されるサポートを決定するための主観的なアプローチが必要です。

間接的な関連付けに基づくサポートの期待

顧客が例外的に購入するアイテムのペア（a、b）について考えてみます。 aとbがパンやDVOプレーヤーなどの無関係なアイテムである場合、それらのサポートは低いと予想されます。言い換えれば、aとbが関連アイテムである場合、それらのサポートは高くなります。期待されるサポートは、以前は概念階層を利用して計算されていました。これは、これら2つのアイテムと一緒に一般的に購入される他のアイテムを表示することにより、アイテムのペアの間で期待されるサポートを決定するためのアプローチを示しています。

たとえば、寝袋を購入した顧客は他のキャンプ用品の購入にも影響を受けますが、デスクトップコンピュータを購入した顧客は、光学式マウスやプリンタなどの他のコンピュータアクセサリの購入にも影響を受けます。寝袋とデスクトップコンピュータの両方と一緒に頻繁に購入されるアイテムが他にないことを考えると、これらの無関係なアイテムのサポートは低くなります。

言い換えれば、ダイエットと通常のソーダはチップとクッキーと一緒に購入されると考えてください。概念階層を利用しなくても、どちらの項目も適度に関連していることが期待され、それらのサポートは高くなければなりません。彼らの実際のサポートが低いため、食事療法と通常のソーダは印象的なまれなパターンを形成します。このようなパターンは、間接関連パターンと呼ばれます。

間接的な関連付けには、マーケットバスケットドメインなどのいくつかのアプリケーションがあり、aとbは、デスクトップコンピューターとラップトップコンピューターを含む競合するアイテムを定義できます。テキストマイニングでは、間接的な関連付けを使用して、複数のコンテキストで使用される同義語、反意語、または単語を認識することができます。たとえば、一連のファイルが与えられた場合、単語データはメディエーターマイニングを介して間接的に金に関連付けることができます。