خوارزمية فصيلة ميركات المعدلة لتعدين القواعد الرابطة

Abstract

تشكل قواعد جمعيات التعدين (ARM) إحدى تقنيات التنقيب عن البيانات المهمة. أصبحت الأساليب الكلاسيكية التي عمل عليها الباحثون سابقًا غير فعالة للتعامل مع النمو المطرد لقواعد البيانات ، مما دفعنا إلى استخدام عملية التعدين لقواعد الارتباط القائمة على ميتاهيورستك، وفي عملنا سنستخرج جميع القواعد الصحيحة ، و التعدين لا يقتصر على القواعد عالية الجودة. ذكاء السرب يعتبر إحدى هذه الأساليب المعتمدة. في هذه الورقة، تم اقتراح تعديل فصيلة ميركات لتعدين قواعد الجمعية (MCC-ARM). تعتمد الخوارزمية المقترحة بشكل أساسي على خوارزمية فصيلة ميركات (MCA). أكبر فائدة هي تنوع الحلول المرشحة في MCA. سنقوم في عملنا بتمثيل القاعدة باستخدام طريقتين مستعارتين من الخوارزمية الجينية، في المجموعة الأولى، تشير كل مجموعة من القواعد إلى كائن في المجتمع و التي تدعى طريقة بيتسبرغ، بينما تشير القاعدة الثانية إلى كائن في المجتمع و التي تدعى طريقة ميشيغان. تهدف الخوارزمية المقترحة إلى فحص أكبر عدد ممكن من قواعد الارتباط الصحيحة. ما يسمى بخوارزمية تتبع نهج تحديد منطقة البحث الفعالة، والتي تعتمد على آلية عشوائية رئيسية لقيادة الخوارزمية في استخراج القواعد البديلة وتجنب الحلول الكلية من الاسترشاد بنفس القاعدة، وهذا أدى إلى قدر كبير من التنوع. بالإضافة إلى ذلك، يستخدم MCC-ARM طريقة التكثيف في عملية البحث المتجاورة لمنع الخوارزمية من الوقوع في الوضع المحلي. لإثبات كفاءتها، سنطبقها في أربع مجموعات بيانات موثوقة (مثل حديقة الحيوان، والائتمان الألماني، والورم الأساسي والشطرنج). لقد حصل التحسين الذي أحدثته الخوارزمية المقترحة على عاملين حاسمين ، وهما عدد القواعد الصحيحة وقيمة لياقة الجودة.