EquipAsso: un algoritmo para el descubrimiento de conjuntos de ítems frecuentes sin generación de candidatos
EquipAsso: un algoritmo para el descubrimiento de conjuntos de ítems frecuentes sin generación de candidatos
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Con las grandes cantidades de datos continuamente recolectadas y almacenadas en las bases de datos, el problema de derivar asociaciones a partir de los datos ha sido siempre un foco de investigación en Minería de Datos. Todo el rendimiento de generar reglas de asociación es determinado por el descubrimiento de conjuntos de ítems frecuentes. Un conjunto de ítems es frecuente si su soporte excede un predeterminado soporte mínimo. La gran mayoría de algoritmos propuestos para reglas de Asociación (Apriori, AprioriTid, AprioriHibrido, DHP y DIC entre otros), se basan en la generación de conjuntos de ítems candidatos, para el cálculo de los conjuntos frecuentes. En este artículo se propone el algoritmo EquipAsso. Este algoritmo encuentra directamente los conjuntos de ítems frecuentes sin la generación de conjuntos candidatos, utilizando los operadores algebraicos relacionales EquiKeep y Associator.
Palabras Clave: Minería de Datos, Reglas de Asociación, Conjunto de Ítems Frecuentes, Operadores Algebraicos
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