Применение системы Deep Data Diver для решения задачи анализа рыночных корзин
Аннотация
Система Deep Data Diver использует новую технологию поиска ассоциативных правил, основанную на модифицированном аппарате линейной алгебры с использованием процедуры самоорганизации данных и эффекта информационного структурного резонанса. Уникальные свойства системы позволяют находить в данных высокоточные ассоциации элементов исходного множества транзакций с заданным элементом. Эти множества образуют корзину с высоким уровнем обеспечения (support) и длинным набором элементов (long itemsets). В статье дается общая характеристика системы Deep Data Diver и приводятся сравнительные результаты решения конкретной задачи анализа рыночных корзин.Литература
Ganti V., Gehrke J., Ramakrisnan R. Mining Very Large Databases // IEEE Computer. August 1999. P. 38–45.
Charu C. Aggarwal Towards Long Pattern Generation in Dense Databases // SIGKDD Explorations. 2001. Vol. 3, Issue 1. P. 20–26.
Agraval R., Imielinski T., Swami A. Mining Association Rules between Sets of Items in Very Large Databases // ACM SIGMOD Conference Proceedings. 1993. P. 207–216.
Дюк В. А. Обработка данных на ПК в примерах. СПб.: Питер, 1997. 240 с.
Duke V. A. Latent knowledge extraction by methods of local geometry: development of expert system for keen appendicitis diagnostics // Proc. Intern. Conf. On Informatics and Control (ICI&C 97), 1997. St. Petersburg, Russia. Vol.2, P. 663–668.
PolyAnalyst Tutorials. — Megaputer Intelligence,.
Charu C. Aggarwal Towards Long Pattern Generation in Dense Databases // SIGKDD Explorations. 2001. Vol. 3, Issue 1. P. 20–26.
Agraval R., Imielinski T., Swami A. Mining Association Rules between Sets of Items in Very Large Databases // ACM SIGMOD Conference Proceedings. 1993. P. 207–216.
Дюк В. А. Обработка данных на ПК в примерах. СПб.: Питер, 1997. 240 с.
Duke V. A. Latent knowledge extraction by methods of local geometry: development of expert system for keen appendicitis diagnostics // Proc. Intern. Conf. On Informatics and Control (ICI&C 97), 1997. St. Petersburg, Russia. Vol.2, P. 663–668.
PolyAnalyst Tutorials. — Megaputer Intelligence,
Deep Data Diver Application in Market Baskets Analysis
Abstract
The Deep Data Diver system uses a new technology of associative rules search which is based on modified tools of linear algebra and the usage of a data self-organization procedure and an informational structural resonance effect. The unique characteristics of the system allow to search data for highly accurate associations of the items comprising the initial transaction set with a given item. These sets form a basket with high support level and long itemsets. The article provides a general overview of the Deep Data Diver system and gives the comparison results of solving the specific task of market basket analysis.Опубликован
2004-04-01
Как цитировать
Асеев, & Дюк,. (2004). Применение системы Deep Data Diver для решения задачи анализа рыночных корзин. Труды СПИИРАН, 1(2), 127-134. https://doi.org/10.15622/sp.2.8
Раздел
Статьи
Авторы, которые публикуются в данном журнале, соглашаются со следующими условиями:
Авторы сохраняют за собой авторские права на работу и передают журналу право первой публикации вместе с работой, одновременно лицензируя ее на условиях Creative Commons Attribution License, которая позволяет другим распространять данную работу с обязательным указанием авторства данной работы и ссылкой на оригинальную публикацию в этом журнале.
Авторы сохраняют право заключать отдельные, дополнительные контрактные соглашения на неэксклюзивное распространение версии работы, опубликованной этим журналом (например, разместить ее в университетском хранилище или опубликовать ее в книге), со ссылкой на оригинальную публикацию в этом журнале.
Авторам разрешается размещать их работу в сети Интернет (например, в университетском хранилище или на их персональном веб-сайте) до и во время процесса рассмотрения ее данным журналом, так как это может привести к продуктивному обсуждению, а также к большему количеству ссылок на данную опубликованную работу (Смотри The Effect of Open Access).
