Nicel Birliktelik Kural Madenciliği İçin Baskın Olmayan Sıralama Genetik Algoritma-II’nin Duyarlılık Analizi

Abstract

İkili ya da kesikli değerlere sahip veri kümelerine odaklanan birçok birliktelik kural madenciliği çalışması vardır.Ancak, gerçek dünya uygulamalarındaki veriler genellikle nicel değerlerden oluşmaktadır. Nicel veriler için keşfedilecekkurallarda hangi niteliklerin olacağı ve hangilerinin kuralın solunda hangilerinin sağında olacağının belirlenmesi, ilgilinicel aralıkların en uygun şekilde otomatik ayarlanması; kuralların yoğun nesne kümeleri üretilmeden tek aşamadaanlaşılabilir, doğru, güvenilir, ilginç, sürpriz vb. özelliklere sahip olacak şekilde bulunması ve tüm bu işlemlerin her veritabanı için önceden belirlenmesi gereken metriklere ihtiyaç duyulmadan ayarlanması zor bir problemdir. Yakın zamandabazı araştırmacılar, nicel birliktelik kural madenciliğini, farklı kriterleri aynı anda en iyi şekilde karşılayacak şekilde, çokamaçlı bir problem olarak düşünmüşlerdir. Bu makalede nicel birliktelik kural madenciliği problemi için anlaşılabilirlik,ilginçlik ve performansı en üst düzeye çıkarmayı amaçlayan çok amaçlı evrimsel algoritmalardan baskın olmayansıralama genetik algoritma-II temelli QAR-CIP-NSGA-II’nin parametre analizi yapılmıştır. Bu amaçla; nitelikleri niceldeğerler alan beş gerçek dünya verisinde QAR-CIP-NSGA-II’nin değerlendirme sayısı, popülasyon sayısı, mutasyonolasılığı, genlik ve eşik değeri gibi parametrelerinin; elde edilen kural sayısı, ortalama destek, güven, lift, kesinlik faktörü,netconf ve kapsanan kayıt sayısını nasıl değiştirdiği kapsamlı bir şekilde bildiğimiz kadarıyla ilk kez bu çalışmadagerçekleştirilmiştir. Detaylı analiz sonuçları karşılaştırmalı tablolar ile sunulmuştur ve yorumlanmıştır.