Sammanfattning På grund av de enorma mängder regler som kan produceras av data mining algoritmer, kunskap efter bearbetning är ett svårt skede i en förening regel upptäckt process. För att hitta relevant kunskap för beslutsfattandet måste användaren (en beslutsfattare som är specialiserad på de data som studeras) rota sig igenom reglerna. För att hjälpa honom/henne i denna uppgift föreslår vi här regelfokuseringsmetoden, en interaktiv metod för visuell efterbehandling av föreningsregler. Det gör det möjligt för användaren att utforska stora uppsättningar regler fritt genom att fokusera sin uppmärksamhet på begränsade undergrupper. Detta nya tillvägagångssätt bygger på regleringsintressanta åtgärder, på en visuell representation och på interaktiv navigering bland reglerna. Vi har implementerat regelfokuseringsmetoden i ett prototypsystem som kallas ARVis. Den utnyttjar användarens fokus för att styra skapandet av reglerna med hjälp av en specifik begränsningsbaserad regel-gruv-algoritm.
Balanchard m.fl. I Ref föreslogs en interaktiv metod för visuell efterbehandling av föreningsregler.
Interactive visual exploration of association rules with rule-focusing methodology
{'venue': 'Knowledge and Information Systems', 'journal': 'Knowledge and Information Systems', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}