تعلم قواعد الارتباط
يعد تعلُّم قواعد الارتباط طريقة تعلم تستند إلى القواعد لاكتشاف العلاقات المثيرة للاهتمام بين المتغيرات في قواعد البيانات الكبيرة. الغرض منه هو تحديد القواعد القوية المكتشفة في قواعد البيانات باستخدام بعض المقاييس. ويولد ذلك قواعد جديدة لأنه يحلل المزيد من البيانات. الهدف النهائي، هو مساعدة الآلة في محاكاة استخلاص ميزات في الدماغ البشري وفهم قدرات الارتباط التجريدي من البيانات الجديدة غير المصنفة بافتراض وجود مجموعة بيانات كبيرة بما فيه الكفاية ..

استنادا إلى مفهوم القواعد القوية، قدم كل من راكيش أغراوال، توماسز إيميلينسكي وارون سوامي  قواعداً رابطة لاكتشاف حالات الانتظام بين المنتجات في بيانات المعاملات التي سجلتها نقاط البيع (POS) نظم في محلات السوبر ماركت وعلى نطاق واسع. على سبيل المثال، القاعدة (بصل، بطاطس تؤدي إلى برغر) تشير بيانات مبيعات السوبر ماركت إلى أنه إذا قام العميل بشراء البصل والبطاطس معًا، فمن المحتمل أن يقوم بشراء البرغر أيضاً. يمكن استخدام هذه المعلومات كأساس لاتخاذ القرارات المتعلقة بأنشطة التسويق مثل التسعير أو تحديد مواضع المنتجات.

بالإضافة إلى المثال أعلاه حول تحليل سلة السوق، يتم توظيف قواعد الارتباط اليوم في العديد من المجالات بما في ذلك تنقيب الويب وأنظمة الكشف عن الاختراق والمعالجة المتواصلة وفي حقل المعلوماتية الحيوية أيضاً. ولا تفترض قواعد الارتباط ترتيب العناصر إما داخل معاملة أو عبر معاملات بعكس ما يُعرف بتنقيب التسلسلات.

التعريف 

باتباع التعريف الأصلي المقدم من سوارمي، ليملينسكي واغراوال، يتم تعريف مشكلة التنقيب عن قواعد الارتباط على النحو التالي:

لتكن ي = {ي1، ي2، ي3 .. ي ن}

ولتكن د = {ت1، ت2، ت3... ت م}

كل معاملة في د لديها معرف معاملة فريد ويحتوي على مجموعة فرعية من العناصر في ي.

تُعرَّف القاعدة بما يلي:

, حيث.

في بحث سوارمي وزملاءه  يتم تعريف القاعدة فقط بين مجموعة وبين عنصر واحد، حيث تنطبق القاعدة س على أحد عناصر ي.

تتكون كل قاعدة من قبل اثنين من مجموعات مختلفة من العناصر، التي تعرف أيضا باسم مجاميع س و ص، حيث س تمثل العناصر السالفة، بينما تمثل ص العناصر الناتجة.

لتوضيح ذلك، نأخذ مثالًا صغيرًا من بيانات السوبر ماركت. مجموعة من العناصر هي ي = {حليب، خبز، بيرة، زبد، حفاظات} وفي الجدول، نرى قاعدة البيانات الصغيرة التي تحتوي على هذه العناصر، حيث تعني القيمة 1 في كل إدخال وجود العنصر في المعاملة المقابلة، وتمثل القيمة 0 عدم وجود عنصر في تلك المعاملة.

يمكن أن تكون قاعدة مثال للسوبر ماركت {زبد، خبز >> حليب} وهذا يعني أنه إذا تم شراء الزبد والخبز، فإن العملاء يمكن أن يشتروا الحليب أيضًا.

مفاهيم مفيدة 
من أجل اختيار قواعد مثيرة للاهتمام من مجموعة من جميع القواعد المتاحة، يتم استخدام بعض القيود على التدابير التي نعرف من خلالها الدلالة الاحصائية ومقياس الاهتمام. أشهر هذه القيود هي ما يعرف بالدعم والثقة. سنضيف ت هنا لـ س و ص هنا اللذان يمثلان القاعدة، و ت هي مجموعة من المعاملات في قاعدة بيانات معينة.

الدعم 
الدعم هو مؤشر لمدى تكرار ظهور مجموعة العناصر في مجموعة من البيانات.

دعم س بالنسبة للمعاملات ت، يعرف بأنه نسبة المعاملات هـ في مجموعة البيانات التي تحتوي على مجموعة العناصر س.

الثقة 
الثقة هي إشارة إلى عدد المرات التي وجدت فيها القاعدة صحيحة.

قيمة الثقة للقاعدة المتمثلة بـ س إلى ص، للمجموعة ت من المعاملات، هي نسبة المعاملات التي تحتوي س وتحتوي ص أيضاًَ.

الرفع 
يعرف الرفع لقاعدة معينة بأنه بأنه حاصل ضرب قسمة الدعم لكل من س وص سوية، مقسوماً على [الدعم لـ س مضروباً في الدعم لـ ص]

إذا كان رفع القاعدة مساوياً لـ 1، فهذا يعني أن احتمالية حدوث العناصر السالفة والنتيجة مستقلة عن بعضها البعض. عندما يكون الحدثان مستقلين عن بعضهما البعض، فلا يمكن وضع قاعدة تتضمن هذين الحدثين.

إذا كان الرفع أكبر من 1، فذلك يتيح لنا معرفة الدرجة التي تعتمد عليها هاتان التكرارات على بعضها البعض، ويجعل هذه القواعد مفيدة للتنبؤ بالنتيجة في مجموعات البيانات المستقبلية.

إذا كان الرفع أقل من 1، فهذا يتيح لنا معرفة أن العناصر بديلة لبعضها البعض. هذا يعني أن وجود عنصر ما له تأثير سلبي على وجود عنصر آخر والعكس صحيح.

قيمة الرفع تأخذ بنظر الاعتبار دعم القاعدة وإجمالي ما تحتويه مجموعة البيانات.

الخوارزميات 
تم اقتراح العديد من الخوارزميات لتكوين قواعد الارتباط.

بعض الخوارزميات معروفة جداً مثل ابريوري و Eclat و FP-Growth، لكنها تؤدي نصف المهمة فقط، لأنها خوارزميات لاستخراج مجموعات العناصر المتكررة. ثم يجب القيام بخطوة أخرى بعدها لإنشاء قواعد من العناصر المتكررة الموجودة في قاعدة البيانات.

خوارزمية ابريوري 
تستخدم ابريوري إستراتيجية بحث أولية واسعة لحساب دعم مجموعات العناصر وتستخدم دالة لتوليد المجاميع المرشحة تستغل خاصية الإغلاق الهابط التي يمتاز بها الدعم.

خوارزمية ايلكات 
ايلكات هي خوارزمية بحث أول عمق تعتمد على تقاطع مجموعة. إنها مناسبة للتنفيذ المتسلسل والتوازي مع خصائص تحسين الموقع.

المراجع

روابط خارجية

الببليوغرافيات 

 Extensive Bibliography on Association Rules by J.M. Luna
 Annotated Bibliography on Association Rules by M. Hahsler
 Statsoft Electronic Statistics Textbook: Association Rules by Dell Software

إدارة البيانات
تنقيب البيانات
يعد تعلُّم قواعد الارتباط طريقة تعلم تستند إلى القواعد لاكتشاف العلاقات المثيرة للاهتمام بين المتغيرات في قواعد البيانات الكبيرة . الغرض من ه هو تحديد القواعد القوية المكتشفة في قواعد البيانات ب استخدام بعض المقاييس . و يولد ذلك قواعد جديدة لأن ه يحلل المزيد من البيانات . الهدف النهائي ، هو مساعدة الآلة في محاكاة استخلاص ميزات في الدماغ البشر ي و فهم قدرات الارتباط التجريدي من البيانات الجديدة غير المصنفة بافتراض وجود مجموعة بيانات كبيرة ب ما في ه الكفاية \ . . استنادا إلى مفهوم القواعد القوية ، قدم كل من راكيش أغراوال ، توماسز إيميلينسكي وارون سوامي قواعداً رابطة لاكتشاف حالات ال انتظام بين المنتجات في بيانات المعاملات التي سجلة ها نقاط البيع ( POS ) نظم في محلات السوبر ماركت و على نطاق واسع . على سبيل المثال ، القاعدة ( بصل ، بطاطس تؤدي إلى برغر ) تشير بيانات مبيعات السوبر ماركت إلى أن ه إذا قام العميل ب شراء البصل و البطاطس معًا ، ف من المحتمل أن يقوم ب شراء البرغر أيضاً . يمكن استخدام هذه المعلومات كأساس ل اتخاذ القرارات المتعلقة بأنشطة التسويق مثل التسعير أو تحديد مواضع المنتجات . ب الإضافة إلى المثال أعلا ه حول تحليل سلة السوق ، يتم توظيف قواعد الارتباط اليوم في العديد من المجالات ب ما في ذلك تنقيب الويب وأنظمة الكشف عن ال اختراق وا المعالجة المتواصلة و في حقل المعلوماتية الحيوية أيضاً . و لا تفترض قواعد الارتباط ترتيب العناصر إما داخل معاملة أو عبر معاملات ب عكس ما يُعرف بتنقيب التسلسلات . التعريف باتباع التعريف الأصلي المقدم من سوارمي ، ليملينسكي واغراوال ، يتم تعريف مشكلة التنقيب عن قواعد الارتباط على النحو التالي : لتكن ي = { ي 1 ، ي 2 ، ي 3\ . . ي ن } ولتكن د = { ت 1 ، ت 2 ، ت 3 . . . ت م } كل معاملة في د لدي ها معرف معاملة فريد و يحتوي على مجموعة فرعية من العناصر في ي . تُعرَّف القاعدة ب ما يلي : حيث . في بحث سوارمي وزملاء ه يتم تعريف القاعدة فقط بين مجموعة و بين عنصر واحد ، حيث تنطبق القاعدة س على أحد عناصر ي . تتكون كل قاعدة من قبل اثنين من مجموعات مختلفة من العناصر ، التي تعرف أيضا ب اسم مجاميع س و ص ، حيث س تمثل العناصر السالفة ، بينما تمثل ص العناصر الناتجة . لتوضيح ذلك ، نأخذ مثالًا صغيرًا من بيانات السوبر ماركت . مجموعة من العناصر هي ي = {حليب ، خبز ، بيرة ، زبد ، حفاظات } و في الجدول ، نرى قاعدة البيانات الصغيرة التي تحتوي على هذه العناصر ، حيث تعني القيمةفي كل إدخال وجود العنصر في المعاملة المقابلة ، و تمثل القيمةعدم وجود عنصر في تلك المعاملة . يمكن أن تكون قاعدة مثال للسوبر ماركت {زبد ، خبز > > حليب } و هٰذا يعني أن ه إذا تم شراء الزبد والخبز ، ف إن العملاء يمكن أن يشتروا الحليب أيضًا . مفاهيم مفيدة من أجل اختيار قواعد مثيرة للاهتمام من مجموعة من جميع القواعد المتاحة ، يتم استخدام بعض القيود على التدابير التي نعرف من خلال ها الدلالة الاحصائية ومقياس الاهتمام . أشهر هذه القيود هي ما يعرف ب الدعم و الثقة . سنضيف ت هنا لـ س و ص هنا اللذان يمثلان القاعدة ، و ت هي مجموعة من المعاملات في قاعدة بيانات معينة . الدعم الدعم هو مؤشر لمدى تكرار ظهور مجموعة العناصر في مجموعة من البيانات . دعم س ب النسبة ل المعاملات ت ، يعرف ب أن ه نسبة المعاملات هـ في مجموعة البيانات التي تحتوي على مجموعة العناصر س . الثقة الثقة هي إشارة إلى عدد المرات التي وجدت في ها القاعدة صحيحة . قيمة الثقة للقاعدة المتمثلة بـ س إلى ص ، للمجموعة ت من المعاملات ، هي نسبة المعاملات التي تحتوي س وتحتوي ص أيضاًَ . الرفع يعرف الرفع لقاعدة معينة ب أن ه ب أن ه حاصل ضرب قسمة الدعم ل كل من س وص سوية ، مقسوماً على [ الدعم لـ س مضروباً في الدعم لـ ص ] إذا كان رفع القاعدة مساوياً لـ ف هٰذا يعني أن احتمالية حدوث العناصر السالفة و النتيجة مستقلة عن بعض ها البعض . عندما يكون الحدثان مستقلين عن بعض هما البعض ، ف لا يمكن وضع قاعدة تتضمن هذين الحدثين . إذا كان الرفع أكبر من ف ذٰلك يتيح ل نا معرفة الدرجة التي تعتمد علي ها هاتان التكرارات على بعض ها البعض ، و يجعل هذه القواعد مفيدة للتنبؤ ب النتيجة في مجموعات البيانات المستقبلية . إذا كان الرفع أقل من ف هٰذا يتيح ل نا معرفة أن العناصر بديلة ل بعض ها البعض . هذا يعني أن وجود عنصر ما ل ه تأثير سلبي على وجود عنصر آخر و العكس صحيح . قيمة الرفع تأخذ بنظر الاعتبار دعم القاعدة وإجمالي ما تحتويه مجموعة البيانات . الخوارزميات تم اقتراح العديد من الخوارزميات ل تكوين قواعد الارتباط . بعض الخوارزميات معروفة جداً مثل ابريوري و E clat و FP - Growth ، لٰكن ها تؤدي نصف المهمة فقط ، لأن ها خوارزميات لاستخراج مجموعات العناصر المتكررة . ثم يجب القيام بخطوة أخرى بعد ها ل إنشاء قواعد من العناصر المتكررة الموجودة في قاعدة البيانات . خوارزمية ابريوري تستخدم ابريوري إستراتيجية بحث أولية واسعة ل حساب دعم مجموعات العناصر و تستخدم دالة ل توليد المجاميع المرشحة تستغل خاصية ال إغلاق الهابط التي يمتاز ب ها الدعم . خوارزمية ايلكات ايلكات هي خوارزمية بحث أول عمق تعتمد على تقاطع مجموعة . إن ها مناسبة ل التنفيذ المتسلسل والتوازي مع خصائص تحسين الموقع . المراجع روابط خارجية الببليوغرافيات Extensive Bibliography on Association Rules by J.M . Luna A nnotated Bibliography on Association Rules by M . Hahsler Statsoft Electronic Statistics Textbook : Association Rules by Dell Software إدارة البيانات تنقيب البيانات