Upptäckten av ny kunskap genom gruvmedicinska databaser är avgörande för att effektivt kunna använda lagrade data och förbättra patienthanteringen. Ett av huvudmålen med datautvinningsmetoder är att ge en tydlig och begriplig beskrivning av de mönster som finns i data. Vi inför ett nytt förhållningssätt till ®nd föreningsregler bland kvantitativa värden i relationsdatabaser. Semantiken i sådana regler förbättras genom att man inför otydliga termer både i förväg och därefter, eftersom dessa termer är de vanligaste i mänskligt samtal och resonemang. Termerna är modellerade med hjälp av fuzzy set de®ned i lämpliga domäner. Gruvuppgiften utförs dock på de exakta uppgifterna. Dessa "fuzzy association regler" är mer informativa än regler om exakta värden. Vi inför också ett nytt mått på noggrannhet, baserat på Shortliffe och Buchanans säkerhetsfaktorer [Shortliffe E, Buchanan B. Matematik Biosci 1975;23:351±79]. Dessutom diskuteras det semantiska i det vanliga måttet på nytta av en föreningsregel, kallat stöd, och några nya kriterier införs. Våra nya åtgärder har visat sig vara mer begripliga och lämpliga än vanliga. Flera experiment på stora medicinska databaser visar att vårt nya tillvägagångssätt kan ge användbar kunskap med bättre semantik i denna ®eld. Vad är det för fel på dig?
Fuzzy uppsättningar har använts för att förlänga föreningens regler REF.
Mining association rules with improved semantics in medical databases
{'venue': 'ICEB', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}