Titelblatt des Buchs
Reginald Ferber Information Retrieval
Suchmodelle und Data-Mining-Verfahren für Textsammlungen und das Web

Position im Angebot Information Retrieval -> Wissensgewinnung mit Data-Mining-Methoden
Navigation Zurück ]    [ Inhalt ]    [ Stichwörter ]    [ Feedback ]    [ Home ]

2.5: Assoziative Regeln

Während beim Kategorisieren die einzelnen Beispiele im Vordergrund der Betrachtung stehen, dienen assoziative Regeln mehr der Beschreibung einer Sammlung bzw. ihrer Eigenschaften. Aber auch sie können als Vorhersage über das Auftreten von Attributwerten aufgefasst werden.

Assoziative Regeln können auf binären Attributen folgendermaßen definiert werden (siehe auch Klemettinen et al., 1994 [->] ):

Pfeil als Kennzeichnung einer Unterueberschrift Definition 20: Assoziative Regel

In einer Beispielmenge ist eine assoziative Regel also dann zur Basis Griechischer Buchstabe sigma erfüllt, wenn der Anteil der Beispiele, bei denen in allen Attributen, die in der Regel genannt sind, eine 1 steht, größer als Griechischer Buchstabe sigma ist. Sie ist zum Grad Griechischer Buchstabe gamma erfüllt, wenn der Anteil der Beispiele, bei denen das Attribut B gleich 1 ist, unter denen, bei denen die Attribute aus W gleich 1 sind, größer ist als Griechischer Buchstabe gamma .

Pfeil als Kennzeichnung einer Unterueberschrift 2.5.1: Warenkorbmodell

Pfeil als Kennzeichnung einer Unterueberschrift 2.5.2: DBLearn/DBMiner

Navigation Zurück ]    [ Inhalt ]    [ Stichwörter ]    [ Feedback ]    [ Home ]
Position im Angebot Information Retrieval -> Wissensgewinnung mit Data-Mining-Methoden
Dieser Abschnitt und seine Unterabschnitte
Inhalt Stichwörter in der Reihenfolge ihres AuftretensStichwörter alphabetisch sortiert
2.5Assoziative Regeln
Def. 20 Assoziative Regel
2.5.1Warenkorbmodell
Abb. 69 Anzahl der Regeln aus zwei Beispielsammlungen
Def. 21 Template
Def. 22 Teilordnung
2.5.2DBLearn/DBMiner
Abb. 70 Konzepthierarchien aus DBLearn
Alg. 8 DBLearn
Abb. 71 Regelgenerierung mit DBLearn
assoziative Regel, Basis, Grad, support threshold, confidence threshold, Warenkorb, Template, Selektor, Teilordnung, Relation, teilgeordnete Menge, maximales Element, Klassifikation, Konzepthierarchie, Wertebereich, charakteristische Regel, characteristic rules, Unterscheidungsregel, discriminant rule, quantitative Regel, quantitative rule, Bottom-up, Komplex, Attribut-Wert-Paar assoziative Regel, Attribut-Wert-Paar, Basis, Bottom-up, characteristic rules, charakteristische Regel, confidence threshold, discriminant rule, Grad, Klassifikation, Komplex, Konzepthierarchie, maximales Element, quantitative Regel, quantitative rule, Relation, Selektor, support threshold, teilgeordnete Menge, Teilordnung, Template, Unterscheidungsregel, Warenkorb, Wertebereich

Diese Seiten sind urheberrechtlich geschützt. Die Verantwortung für die Inhalte und die Rechte der Online-Version liegen beim Autor Reginald Ferber, Münster (Westf). Die Rechte der gedruckten Version beim dpunkt.verlag, Heidelberg. Die Weiterverwendung von Texten oder Abbildungen - auch auszugsweise - ist ohne die schriftliche Zustimmung des Autors Reginald Ferber bzw. des dpunkt.verlags nicht gestattet.

Es wird darauf hingewiesen, dass die verwendeten Soft- und Hardware-Bezeichnungen sowie Markennamen und Produktbezeichnungen der jeweiligen Firmen im Allgemeinen warenzeichen-, marken-, oder patentrechtlichem Schutz unterliegen. Alle Angaben und Programme wurden mit großer Sorgfalt kontrolliert. Trotzdem kann keinerlei Haftung für Schäden irgendwelcher Art übernommen werden, die sich im Zusammenhang mit der Nutzung dieser Seiten ergeben.

Diese HTML-Datei wurde am 17-11-2003 erzeugt.