Assoziationsanalysen im Rahmen des Data Mining

L'analyse d'association est une méthode de data mining visant à découvrir des motifs dans une grande base de données. Le résultat de cette analyse est des règles de la forme "Si A, alors B." Pour générer ces règles, différents algorithmes peuvent être utilisés. Ceux-ci recherchent d'abord tous les ensembles d'articles qui satisfont le support minimum spécifié, puis en dérivent des règles d'association avec une confiance minimale personnalisée. Pour des analyses pratiques, la question se pose de savoir quels seuils sont pertinents afin d'obtenir des règles intéressantes, mais pas trop nombreuses. C'est pourquoi d'autres mesures d'intérêt sont utilisées pour évaluer les règles d'association. Cependant, celles-ci ne prennent pas en compte tous les facteurs qui influencent la composition d'une transaction, c'est pourquoi cette étude développe des approches permettant une solution adaptée au problème.