Modelado formal para representación y evaluación de reglas de asociación

  1. Ruiz Jiménez, María Dolores
Dirigida por:
  1. Daniel Sánchez Fernández Director
  2. Miguel Delgado Calvo-Flores Director

Universidad de defensa: Universidad de Granada

Fecha de defensa: 26 de febrero de 2010

Tribunal:
  1. María Amparo Vila Miranda Presidenta
  2. José Maria Serrano Chica Secretario/a
  3. Keeley Crockett Vocal
  4. Juan Carlos Cubero Talavera Vocal
  5. Alberto José Bugarín Diz Vocal
Departamento:
  1. CIENCIAS DE LA COMPUTACIÓN E INTELIGENCIA ARTIFICIAL

Tipo: Tesis

Resumen

En la tesis se ha estudiado y desarrollado un modelo para la representación de Reglas de Asociación que sea adecuado para estudiar las distintas propiedades de las reglas de asociación así como las medidas de interés utilizadas en el proceso de extracción, Para ello se han estudiado los distintos enfoques en la literatura y se ha elegido uno de ellos debido a su simplicidad y a su adaptabilidad en distintos procesos de extracción de reglas. Este modelo se ha utilizado para el estudio de distintos tipos de reglas de asociación combinando diversas herramientas que están siendo desarrolladas en la actualidad, obteniendo una generalización del modelo para el estudio de reglas de asociación difusas. Para demostrar la ubicuidad del modelo, se ha generalizado el modelo para la extracción de reglas de asociación que involucran la negación de items. Ejemplos de este tipo de asociaciones que pueden ser de utilidad para el usuario por su innovadora semántica son: las reglas de excepción o las reglas anómalas. Los resultados teóricos obtenidos se complementan con una propuesta para la extracción de reglas de asociación siguiendo la filosofía del modelo. Dicha propuesta se prueba en diversas bases de datos para la obtención de reglas de excepción, anómalas y dobles, obteniendo resultados aceptables.