Modelado formal para representación y evaluación de reglas de asociación

• Autores: María Dolores Ruiz Jiménez
• Directores de la Tesis: Daniel Sánchez Fernández (dir. tes.) , Miguel Delgado Calvo-Flores (dir. tes.)
• Lectura: En la Universidad de Granada ( España ) en 2010
• Idioma: español
• Tribunal Calificador de la Tesis: María Amparo Vila Miranda (presid.) , José Maria Serrano Chica (secret.) , Juan Carlos Cubero Talavera (voc.) , Alberto José Bugarín Diz (voc.) , Keeley Crockett (voc.)
• Enlaces
  • Tesis en acceso abierto en: DIGIBUG
• 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.