Maßzahlen für die Assoziationsanalyse im Data Mining: Fundierung, Analyse und Test

Die Assoziationsanalyse ist innerhalb des Data Mining eine sehr popul?re Methode zur Gewinnung von Wissen aus gro en Datenmengen. Ihr Ziel ist die Gewinnung von wenn-dann-Regeln zwischen verschiedenen Objekten. Eine solche Regel bedeutet z.B. bei der Warenkorbanalyse, dass ein bestimmter Artikel h?ufig gekauft wird, wenn auch ein anderer Artikel h?ufig gekauft wird. ?ber die Zeit sind viele Ma e zur Messung dieser Assoziation vorgeschlagen worden. Es fehlt im Data Mining jedoch an einer allgemeinen Definition w?nschenswerter Eigenschaften f?r Assoziationsma e. Eine solche Definition erlaubt aber erst den Vergleich verschiedener Ma e unabh?ngig von konkreten Daten. In dieser Arbeit werden Ergebnisse aus fr?heren Arbeiten zu Assoziations- und Korrelationsma en als Grundlage f?r die Entwicklung einer Axiomatisierung f?r Ma e in der Assoziationsanalyse genutzt. Die im Data Mining verwendeten Ma e werden vorgestellt und auf die Erf?llung der neu definierten Eigenschaften hin untersucht. So werden die Ma e im Hinblick auf ihre Anwendung in der Assoziationsnalyse fundiert. Mit Hilfe von Testdatenbanken wird untersucht, in wie fern sich die Erf?llung oder Nicht-Erf?llung der Eigenschaften in den Ergebnissen von Assoziationsanalysen niederschl?gt. Dazu wird eine Reihe von sowohl qualitativen als auch quantitativen Beobachtungen verglichen. Es zeigt sich, dass sehr viele der in der Praxis verwendeten Assoziationsma e einer theoretischen Untersuchung nicht standhalten.

Author: Stephan Hagemann

Publisher: Diplomica Verlag

Publication Date: Dec 04, 2008

Number of Pages: 132 pages

Binding: Paperback or Softback

ISBN-10: 383665718X

ISBN-13: 9783836657181