ट्रांजेक्शनल डेटाबेस से माइनिंग मल्टीलेवल एसोसिएशन नियम क्या हैं?

माइनिंग मल्टीलेवल एसोसिएशन के नियम समर्थन कॉन्फिडेंस फ्रेमवर्क पर आधारित हैं। टॉप-डाउन रणनीति को नियोजित किया जाता है जहां प्रत्येक अवधारणा स्तर पर लगातार आइटमसेट की गणना के लिए गणनाएं जमा की जाती हैं, अवधारणा स्तर 1 से शुरू होती हैं और निचले विशिष्ट अवधारणा स्तरों की ओर काम करती हैं जब तक कि एप्रीओरी एल्गोरिदम का उपयोग करके अधिक लगातार आइटमसेट नहीं मिल जाते हैं।

डेटा के भीतर निम्न-स्तरीय अवधारणाओं को उनकी उच्च-स्तरीय अवधारणाओं या एक अवधारणा पदानुक्रम से पूर्वजों के साथ बदलकर डेटा को सामान्यीकृत किया जा सकता है। एक अवधारणा पदानुक्रम में, जिसे डी के रूप में जड़ के साथ एक पेड़ के रूप में दर्शाया जाता है, यानी कार्य-प्रासंगिक डेटा।

मल्टी-लेवल एसोसिएशन के लिए आवेदन का लोकप्रिय क्षेत्र मार्केट बास्केट विश्लेषण है, जो ग्राहकों की खरीदारी की आदतों का अध्ययन उन वस्तुओं के सेट की खोज करके करता है जिन्हें अक्सर एक साथ खरीदा जाता है जो अवधारणा पदानुक्रम की अवधारणा में प्रदर्शित किया गया था।

प्रत्येक नोड एक आइटम या आइटम सेट को इंगित करता है जिसकी जांच की गई है। अमूर्तता के किसी भी स्तर पर लगातार आइटमसेट खोजने के लिए विभिन्न दृष्टिकोण हैं। कुछ तरीके जो उपयोग में हैं, वे हैं 'सभी स्तरों के लिए एकसमान न्यूनतम समर्थन का उपयोग करना', निम्न स्तरों पर कम न्यूनतम समर्थन का उपयोग करना, स्तर-दर-स्तर स्वतंत्र।

बहु-स्तरीय डेटाबेस को प्रारंभिक लेनदेन तालिका के बजाय एक पदानुक्रम-डेटा एन्कोडेड लेनदेन तालिका की आवश्यकता होती है। यह तब उपयोगी होता है जब हम सभी वस्तुओं के बजाय लेनदेन डेटाबेस के केवल एक हिस्से जैसे भोजन में रुचि रखते हैं। इस तरह हम पहले डेटा का प्रासंगिक सेट एकत्र कर सकते हैं और फिर कार्य-प्रासंगिक सेट पर बार-बार काम कर सकते हैं। इस प्रकार लेन-देन तालिका में, प्रत्येक आइटम अंकों के अनुक्रम के रूप में एन्कोड किया गया है।

सभी स्तरों के लिए एकसमान न्यूनतम समर्थन का उपयोग करना - जब एक समान न्यूनतम समर्थन सीमा का उपयोग किया जाता है, तो खोज प्रक्रिया सरल हो जाती है। एक अनुकूलन तकनीक को अपनाया जा सकता है, इस ज्ञान के आधार पर कि एक पूर्वज अपने वंशजों का एक सुपरसेट है, खोज किसी भी आइटम वाले आइटमसेट की जांच करने से बचती है जिनके पूर्वजों के पास न्यूनतम समर्थन नहीं है।

यूनिफ़ॉर्म सपोर्ट अप्रोच का मुख्य दोष यह है कि एब्स्ट्रैक्शन के निचले स्तर पर आइटम उतनी ही बार आएंगे जितने कि एब्स्ट्रैक्शन के उच्च स्तर पर हैं।

निचले स्तरों पर कम किए गए न्यूनतम समर्थन का उपयोग करना - अमूर्तता के प्रत्येक स्तर की न्यूनतम समर्थन सीमा होती है। अमूर्त स्तर जितना कम होगा, समतुल्य सीमा उतनी ही छोटी होगी। कम समर्थन के साथ खनन बहु-स्तरीय सहयोग के लिए निम्नलिखित खोज श्रेणियां हैं -

• स्तर से स्वतंत्र स्तर - यह पूरी तरह से खोज है, बार-बार होने वाले आइटमसेट के पृष्ठभूमि ज्ञान का उपयोग छंटाई के लिए किया जाता है। यहां प्रत्येक नोड की जांच की जाती है, भले ही मूल नोड बार-बार पाया जाए।

• एक ही आइटम द्वारा स्तर क्रॉस-फ़िल्टरिंग - ith स्तर के रूप में एक आइटम निर्धारित किया जाता है यदि और केवल तभी (i-1)वें स्तर पर उसका मूल नोड अक्सर होता है।

• के-आइटमसेट द्वारा स्तर क्रॉस-फ़िल्टरिंग - ith स्तर पर एक आइटमसेट निर्धारित किया जाता है यदि और केवल अगर इसके समकक्ष पैरेंट ए-आइटमसेट (i-1)वें स्तर पर अक्सर होता है।