Earlier work on association rules [

Earlier work on association rules [1] [2] [5] [6] [7] did not consider the presence of taxonomies and restricted the items in association rules to the leaf-level items in the taxonomy. However, finding rules across different levels of the taxonomy is valuable since:
• Rules at lower levels may not have minimum sup-port. Few people may buy Jackets with Hiking Boots, but many people may buy Outerwear with Hiking Boots. Thus many significant associations may not be discovered if we restrict rules to items at the leaves of the taxonomy. Since department stores or supermarkets typically have hundreds of thousands of items, the support for rules involving only leaf items (typically UPC or SKU codes) tends to be extremely small.
• Taxonomies can be used to prune uninteresting or redundant rules. We will discuss this further in Section 2.1.
Multiple taxonomies may be present. For example, there could be a taxonomy for the price of items (cheap, expensive, etc.), and another for the category. Multiple taxonomies may be modeled as a single taxonomy which is a DAG (directed acyclic graph). A common application that uses multiple taxonomies is loss-leader analysis. In addition to the usual taxonomy which classifies items into brands, categories, product groups, etc., there is a second taxonomy where items which are on sale are considered to be children of a "items-on-sale" category, and users look for rules containing the "items-on-sale" item.
In this paper, we introduce the problem of mining generalized association rules. Informally, given a set of transactions and a taxonomy, we want to find association rules where the items may be from any level of the taxonomy. We give a formal problem description in Section 2. One drawback users experience in applying association rules to real problems is that they tend to get a lot of uninteresting or redundant rules along with the interesting rules. We introduce an interest-measure that uses the taxonomy to prune redundant rules.

Kết quả (Việt) 1:

Các công việc trước đó vào Hiệp hội quy định [1] [2] [5] [6] [7] không xem xét sự hiện diện của phân loại và hạn chế các mục trong Hiệp hội quy tắc cho các khoản mục cấp lá trong phân loại. Tuy nhiên, việc tìm kiếm các quy tắc trên các cấp độ khác nhau của phân loại là có giá trị từ:• Quy định ở mức thấp hơn có thể không có tối thiểu sup-port. Rất ít người có thể mua áo khoác với khởi động đi bộ đường dài, nhưng nhiều người có thể mua áo khoác với khởi động đi bộ đường dài. Vì vậy nhiều hiệp hội quan trọng một cách không có thể được phát hiện nếu chúng tôi giới hạn quy tắc để mặt hàng tại các lá của phân loại. Kể từ khi cửa hàng hoặc siêu thị thường có hàng trăm ngàn mục, hỗ trợ cho các quy tắc liên quan đến chỉ lá mục (thường UPC hoặc mã sản phẩm Mã) có xu hướng là rất nhỏ.• Phân loại có thể được sử dụng để prune uninteresting hoặc dự phòng. Chúng tôi sẽ thảo luận về điều này tiếp tục trong phần 2.1.Nhiều phân loại có thể có mặt. Ví dụ, có thể là phân loại cho giá của mặt hàng (giá rẻ, đắt tiền, vv), và một cho các thể loại. Nhiều phân loại có thể được mô hình hóa như một phân loại duy nhất mà là một DAG (đạo diễn acyclic đồ thị). Một ứng dụng phổ biến sử dụng nhiều phân loại là mất lãnh đạo phân tích. Ngoài việc phân loại thông thường mà phân loại mặt hàng vào thương hiệu, thể loại, nhóm sản phẩm, vv, đó là một phân loại thứ hai nơi mặt hàng bán được coi là con của một thể loại "mục trên bán", và người sử dụng tìm kiếm quy tắc chứa mặt hàng "mục trên bán".Trong bài này, chúng tôi giới thiệu vấn đề của khai thác mỏ tổng quát Hiệp hội quy tắc. Không chính thức, được đưa ra một tập các giao dịch và phân loại một, chúng tôi muốn tìm quy tắc Hiệp hội, nơi các mục có thể từ bất kỳ mức độ phân loại. Chúng tôi cung cấp cho một mô tả chính thức vấn đề trong phần 2. Một kinh nghiệm người dùng hạn chế trong việc áp dụng Hiệp hội quy tắc để vấn đề thực tế là họ có xu hướng nhận được rất nhiều quy tắc uninteresting hoặc dự phòng cùng với các quy tắc thú vị. Chúng tôi giới thiệu một lãi suất-biện pháp sử dụng phân loại để prune quy tắc dự phòng.

Kết quả (Việt) 2:

Công việc trước đây về luật kết hợp [1] [2] [5] [6] [7] đã không xem xét sự hiện diện của nguyên tắc phân loại và hạn chế các mặt hàng trong các luật kết hợp với các mục lá cấp trong phân loại. Tuy nhiên, việc tìm kiếm quy tắc trên cấp độ khác nhau của phân loại là rất có giá trị vì:
• Quy định ở mức thấp có thể không có tối thiểu sup-port. Rất ít người có thể mua áo Jacket với Hiking Boots, nhưng nhiều người có thể mua Áo khoác với Hiking Boots. Vì vậy, nhiều mối liên quan có thể không được phát hiện ra nếu chúng ta hạn chế quy tắc để các mặt hàng tại các lá của cách phân loại. Kể từ khi các cửa hàng hoặc siêu thị thường có hàng trăm hàng ngàn mặt hàng, sự hỗ trợ cho các quy tắc liên quan đến chỉ mục lá (thường UPC hoặc mã SKU) có xu hướng vô cùng nhỏ.
• tắc phân loại có thể được sử dụng để tỉa quy tắc nhàm chán hay dư thừa. Chúng tôi sẽ thảo luận thêm tại mục 2.1.
Nhiều nguyên tắc phân loại có thể có mặt. Ví dụ, có thể là một nguyên tắc phân loại cho giá các mặt hàng (giá rẻ, đắt tiền, vv), và một cho các thể loại. Nhiều nguyên tắc phân loại có thể được mô hình hóa như một nguyên tắc phân loại duy nhất mà là một DAG (đồ thị acyclic đạo diễn). Một ứng dụng phổ biến, sử dụng nhiều nguyên tắc phân loại là phân tích lỗ lãnh đạo. Ngoài các nguyên tắc phân loại thông thường mà phân loại các mặt hàng có nhãn hiệu, chủng loại, nhóm sản phẩm, vv, có một nguyên tắc phân loại thứ hai, nơi các mặt hàng đang được bán được coi là con của một thể loại "mặt hàng-on-sale", và người dùng nhìn cho các quy tắc có chứa các "mục-on-sale" mục.
Trong bài báo này, chúng tôi giới thiệu các vấn đề khai thác luật kết hợp tổng quát. Thức, đưa ra một tập hợp các giao dịch và phân loại tư duy, chúng ta muốn tìm luật kết hợp các mục có thể được từ bất kỳ mức độ phân loại. Chúng tôi cung cấp một mô tả vấn đề chính trong phần 2. Một nhược điểm người sử dụng kinh nghiệm trong việc áp dụng luật kết hợp với các vấn đề thực tế là họ có xu hướng để có được rất nhiều quy tắc nhàm chán hay dư thừa cùng với các quy tắc thú vị. Chúng tôi giới thiệu một lãi biện pháp sử dụng các nguyên tắc phân loại để tỉa quy dự phòng.