PROPOSTA DE MÉTODO PARA REDUÇÃO DO CONJUNTO DE REGRAS DE ASSOCIAÇÃO RESULTANTES DO ALGORITMO APRIORI - Trevisan, Daniela Mascarenhas de Queiroz; Rodrigues, Diego de Castro; Rocha, Marcelo Lisboa; Prata, David Nadler; Silva, Michel de Almeida (REVISTA CEREUS, 2019)
A utilização dos algoritmos de regras de associação dentro da mineração de dados é reconhecidamente de grande valor na busca de conhecimento sobre bases de dados. Frequentemente o número de regras geradas é elevado, por vezes até em bases de dados consideradas de pequeno volume, por isso o sucesso na análise dos resultados pode ser prejudicado por este quantitativo. O objetivo desta pesquisa é apresentar um método para a redução do quantitativo de regras geradas com algoritmos de regras de associação. Para isto, foi desenvolvido um algoritmo computacional com uso de uma API do Weka, que possibilita a execução do método sobre diferentes tipos de bases de dados. Após a construção, foram realizados testes sobre três tipos de bases de dados: sintéticos, de modelo e reais. Foram obtidos eficientes resultados na redução do número de regras, onde o pior caso apresentou ganho de mais de 50%, considerando os conceitos de suporte, confiança e interesse (lift) como medidas. Esse estudo concluiu que o modelo proposto se mostra viável e bastante interessante, contribuindo com a análise dos resultados de regras de associação geradas a partir do uso do algoritmo.