Una investigación comparativa entre algoritmos de reglas de asociación
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Universidad Distrital Francisco José de Caldas
Descripción
En este artículo se proponen tres algoritmos para la asociación de datos y se presenta una descripción de cada uno de ellos con el propósito de mostrar cómo realiza las asociaciones que conducen a las reglas de asociación. Posteriormente, se realiza una comparación entre éstos para determinar su eficiencia y efectividad en los resultados. Para lo anterior, se encuentra la complejidad del algoritmo y se evalúa la calidad de los resultados y las reglas generadas. Al mismo tiempo, se utilizan diferentes conjuntos de datos para probar cada algoritmo. Finalmente, se presentan las conclusiones obtenidas en la investigación.
In this paper we propose three algorithms for the data association and presents a description of each with the purpose of showing how it performs the associations that leads to the association rules. Afterwards, a comparison among this is performed to determine its efficiency and effectiveness in the results. To do it, the algorithm complexity is to be found, and the quality of the results and the rules generated are evaluated. At the same time, different sets of data will be used to test each algorithm. Finally, the conclusions obtained from this research will be presented.
In this paper we propose three algorithms for the data association and presents a description of each with the purpose of showing how it performs the associations that leads to the association rules. Afterwards, a comparison among this is performed to determine its efficiency and effectiveness in the results. To do it, the algorithm complexity is to be found, and the quality of the results and the rules generated are evaluated. At the same time, different sets of data will be used to test each algorithm. Finally, the conclusions obtained from this research will be presented.
Resumen
Palabras clave
Data association, a priori algorithm, frequent patterns tree, data mining, association rules, and depth search, Asociación de datos, algoritmo apriori, árbol de patrones frecuentes, minería de datos, reglas de asociación, búsqueda de profundidad