ルール制約を使用して検索スペースを削除するにはどうすればよいですか？

ルール制約は、次の5つの要素に分類できます-

アンチモノトニック −制約の最初の要素は反単調です。ルール制約「sum（I.price）≤100」について考えてみます。 Aprioriフレームワークを使用していると考えてください。このフレームワークは、反復ごとにkがサイズkのアイテムセットを分析します。アイテムセット内のアイテムのコスト合計が100以上の場合、セットにアイテムを追加するとコストが高くなり、制約を満たさないため、このアイテムセットを検索スペースから短くすることができます。

単調な制約による剪定は、Aprioriスタイルのアルゴリズムのすべての反復で使用でき、データマイニングサービスの完全性を保証しながら、完全なマイニングフェーズの有効性を向上させるのに役立ちます。

頻繁なアイテムセットの空でないサブセットはすべて頻繁に使用する必要があることを定義するAprioriプロパティは、単調ではありません。特定のアイテムセットが最小限のサポートを使用していない場合、そのスーパーセットはどれも使用できません。このプロパティは、Aprioriアルゴリズムの各反復で使用して、検査される複数の候補アイテムセットを減らし、相関ルールの検索スペースを減らすことができます。

単調 −制約の2番目の要素は単調です。ルール制約が「合計（I.price）≥100」の場合、制約ベースの処理アプローチは異なる可能性があります。

アイテムセットIが制約を満たしている場合、つまり、セット内の価格の合計が100以上の場合、アイテムを追加するとコストが増加し、継続的に制約を満たします。

したがって、アイテムセットに対するこの制約のテストを増やすと、冗長になります。つまり、アイテムセットがこのルール制約を使用する場合は、そのすべてのスーパーセットも使用します。ルール制約がこのプロパティを実行する場合、それは単調です。

簡潔な制約 −3番目の要素は簡潔な制約です。制約のこの要素については、制約の使用が保証されているセットをいくつか列挙できます。ルール制約が簡潔である場合、サポートカウントが開始される前であっても、それを満たすセットを正確に直接作成できます。これにより、生成とテストのパラダイムの大きなオーバーヘッドが回避されます。

変換可能な制約 −4番目の要素は変換可能な制約です。アイテムセット内のアイテムが特定の順序で配置されている場合、頻繁なアイテムセットのマイニングプロセスに関して制約が単調または反単調になる可能性があります。

たとえば、「avg（I.price）≤100」という制約は、反単調でも単調でもありません。トランザクション内のアイテムが価格上昇シリーズのアイテムセットに挿入された場合、制約は反単調になります。これは、アイテムセットが制約を中断した場合（つまり、平均コストが100ドルを超える場合）、よりコストのかかるアイテムがより多く追加されるためです。アイテムセットは、制約を使用して作成しません。