Algoritmo Regras de Associação - DataMining

REGRAS DE ASSOCIAÇÃO
Felipe Carollo [e-mail] Tópicos em descoberta do conhecimento na web – César Bortolini

Resumo
A descoberta de regras de associação em banco de dados relacionais ou datawarehouses é uma das tarefas de mineração de dados (data mining) que possui o maior número de aplicações práticas.
Diferentes tipos de dados podem ser minerados. Dentre os diversos algoritmos que podem ser utilizados neste processo, como as regras de classificação, padrões sequenciais e os segmentos de dados (clusters) destacam-se por sua aplicabilidade, as regras de associação.
As regras de associação são padrões descritivos que representam a probabilidade de que um conjunto de itens apareça em uma transação visto que outro conjunto está presente.
Palavras-chave: Data mining; Regras de Associação.

Regras de Associação
A tarefa associação tem como fundamento básico encontrar elementos que implicam na presença de outros elementos em uma mesma transação, ou seja, encontrar relacionamentos ou padrões frequentes entre conjuntos de dados. O termo transação indica quais itens foram consultados em uma determinada operação de consulta.
Geralmente, regras de associação representam padrões existentes em transações armazenadas. Por exemplo, apartir de uma base de dados onde é alimentada por compras realizadas por clientes, uma estratégia de mineração, com uso de regras de associação, poderia ser gerar a seguinte regra: {cinto, bolsa}  {sapato}, indica que o cliente que compra cinto e bolsa, em um determinado grau de certeza também compra sapato. Este grau de certeza de uma regra é definido por dois índices: o fator de suporte e o fator de confiança.
A tecnologia de “código de barras” permitiu que organizações armazenassem grande quantidade de dados referentes às compras realizadas por seus clientes, conhecidas como
“dados da cesta”. Através do conhecimento desses dados, as organizações dirigem seus processos de marketing e promovem