Основные определения и свойства
Дадим определение частого множества признаков в терминах ФАП.
Определение 2.25 Пусть дан формальный контекст
. Множество признаков
называется частым множеством признаков, если
, где
— заданный числовой порог
.
Здесь контекст
представляет собой объектно-признаковую таблицу, которую можно интерпретировать как базу данных покупок,
— множество транзакций, а
— множество товаров.
Ключевым понятием для данной задачи является поддержка.
Определение 2.26 Пусть дан формальный контекст
. Поддержкой множества признаков
называется величина
Значение
показывает, какая доля объектов
содержит
Если задано значение минимальной поддержки
Определение 2.27 Пусть дан формальный контекст
называется частым множеством признаков, если
Дадим определения частых замкнутых множеств признаков и максимальных частых множеств признаков.
Определение 2.28 Пусть дан формальный контекст
. Множество признаков
называется частым замкнутым множеством признаков, если
и не существует
и
Используя оператор замыкания, можно дать следующее определение, эквивалентное 2.28.
Определение 2.29 Пусть дан формальный контекст
. Множество признаков
называется частым замкнутым множеством признаков, если
и
.
Определение 2.30 Пусть дан формальный контекст
. Множество признаков
называется максимальным частым множеством признаков, если
и не существует
, такого что
и
.
Пусть
— множество всех частых множеств признаков,
— множество всех частых замкнутых множеств признаков,
— множество всех максимальных частых множеств признаков. Тогда, очевидно, выполнено следующее соотношение
.
Как уже было отмечено выше, частые замкнутые множества позволяют компактно представлять все множество частых признаков без потерь информации об их частоте. Максимальные множества признаков, хотя и являются компактным представлением даже меньшего размера, не позволяют вычислить поддержку всех частых множеств признаков.
Тем не менее, применение максимальных частых множеств признаков оправдано для плотных контекстов, например, для данных телекоммуникационных компаний, данных переписи, данных последовательностей, изучаемых в биоинформатике. Это связано с тем, что для частого множества признаков длины
приходится вычислять
его частых подмножеств на ранних этапах работы алгоритмов, таких как Apriori. Поэтому MFI помогают понять структуру извлекаемых множеств признаков в указанных выше задачах (в случае плотных контекстов, для которых длина частых множеств признаков довольно часто равна 30-40), в то время как поиск всех частых множеств признаков оказывается невозможным.
Отметим два важных для практической реализации свойства частых множеств признаков.
Свойство 2.1 (нисходящее замыкание). Все подмножества частого множества признаков являются частыми.
Название свойства "нисходящее замыкание" (downward closure) обязано тому, что множество частых множеств признаков замкнуто по вложению.
Свойство 2.2 (антимонотонность). Все надмножества множества признаков, не являющего частым, не частые.
Свойство 2.1 позволяет создавать алгоритмы, использующие поуровневый поиск частых множеств признаков. А свойство антимонотонности помогает сократить число шагов такого поиска, т.е. не рассматривать надмножества множеств признаков, не являющихся частыми. Алгоритмы поиска частых множеств признаков, использующие эти два свойства, называются поуровневыми (levelwise).
Пример 2.1 Объектно-признаковая таблица транзакций
| Покупатели/товары | Пиво | Пряники | Молоко | Мюсли | Чипсы |
С |
1 | 0 | 0 | 0 | 1 |
С |
0 | 1 | 1 | 1 | 0 |
С |
1 | 0 | 1 | 1 | 1 |
С |
1 | 1 | 1 | 0 | 1 |
С |
0 | 1 | 1 | 1 | 1 |
Пиво, Чипсы
Молоко, Пиво, Чипсы
Назад Содержание Вперёд
