O aprendizado de regras de associação é uma técnica de aprendizado de máquina que aproveita a mineração de dados para descobrir relacionamentos interessantes, ou “associações”, entre um conjunto de itens em grandes conjuntos de dados. Esta abordagem baseada em conhecimento é uma ferramenta fundamental em vários campos orientados por dados, como análise de cesta de compras, mineração de uso da web, detecção de intrusões e produção contínua.
Uma viagem ao passado: o início do aprendizado de regras de associação
A aprendizagem de regras de associação, como técnica de mineração de dados, ganhou reconhecimento em meados da década de 1990, principalmente devido à sua implementação bem-sucedida no setor varejista. O primeiro algoritmo proeminente para gerar regras de associação foi o 'Algoritmo Apriori', apresentado por Rakesh Agrawal e Ramakrishnan Srikant em 1994. O estudo surgiu de uma tentativa de reconhecer padrões de compra através da análise de grandes quantidades de dados de vendas.
Aprofunde-se no aprendizado de regras de associação
O aprendizado de regras de associação é uma técnica de aprendizado de máquina baseada em regras que visa encontrar associações ou correlações intrigantes entre um conjunto de itens em grandes conjuntos de dados. As regras descobertas são frequentemente expressas como declarações “se-então”. Por exemplo, se um cliente compra pão com manteiga (antecedente), é provável que compre leite (consequente). Aqui, “pão com manteiga” e “leite” são conjuntos de itens.
As duas medidas principais para avaliação de regras na aprendizagem de regras de associação são “apoio” e “confiança”. 'Suporte' mede a frequência de ocorrência de um conjunto de itens, enquanto 'confiança' reflete a probabilidade de ocorrência de itens no consequente dado o antecedente. Outra medida, o 'lift', pode fornecer informação sobre o aumento do rácio da venda do consequente quando o antecedente é vendido.
Anatomia da aprendizagem de regras de associação
A aprendizagem de regras de associação compreende três etapas principais:
- Geração de conjuntos de itens: identificação de conjuntos de itens ou eventos que ocorrem frequentemente juntos.
- Geração de regras: Gerando regras de associação a partir desses conjuntos de itens.
- Remoção de regras: Eliminar regras que provavelmente não serão úteis com base em medidas como suporte, confiança e sustentação.
O princípio Apriori, que sugere que um subconjunto de um conjunto de itens frequente também deve ser frequente, constitui a base da aprendizagem de regras de associação. Este princípio é fundamental na redução de custos computacionais ao eliminar associações improváveis.
Principais recursos do aprendizado de regras de associação
Algumas características definidoras do aprendizado de regras de associação são:
- Não é supervisionado: não há necessidade de informações prévias ou dados rotulados.
- Escalabilidade: pode processar grandes conjuntos de dados.
- Flexibilidade: Pode ser aplicado em diferentes campos e setores.
- Descoberta de padrões ocultos: Pode revelar associações e correlações que podem não ser imediatamente aparentes.
Tipos de aprendizagem de regras de associação
Os algoritmos de aprendizagem de regras de associação podem ser amplamente classificados em dois tipos:
- Aprendizagem de regras de associação unidimensional: Neste tipo, o antecedente e o consequente da regra de associação são conjuntos de itens. É comumente usado na análise de cesta de compras.
- Aprendizagem de regras de associação multidimensional: aqui, as regras podem conter condições baseadas em várias dimensões ou atributos dos dados. Esse tipo é frequentemente empregado em bancos de dados relacionais.
Alguns algoritmos de aprendizagem de regras de associação amplamente utilizados são:
| Algoritmo | Descrição |
|---|---|
| A priori | Usa estratégia de pesquisa ampla para calcular conjuntos de itens candidatos. |
| FP-Crescimento | Usa uma abordagem de dividir e conquistar para compactar o banco de dados em uma estrutura condensada e mais compacta conhecida como árvore FP. |
| ÉCLAT | Usa estratégia de pesquisa em profundidade em vez da abordagem tradicional em largura do algoritmo Apriori. |
Aproveitando o aprendizado de regras de associação: uso, desafios e soluções
O aprendizado de regras de associação encontra aplicação em diversas áreas, incluindo:
- Marketing: Identificar associações de produtos e melhorar estratégias de marketing.
- Mineração de uso da Web: Identificar o comportamento do usuário e melhorar o layout do site.
- Diagnóstico médico: Encontrar associações entre características do paciente e doenças.
Embora o aprendizado de regras de associação ofereça benefícios significativos, ele pode enfrentar problemas como:
- Grande número de regras geradas: um grande número de regras pode ser gerado para grandes bancos de dados. Isto pode ser mitigado aumentando os limites de suporte e confiança ou usando restrições durante a geração de regras.
- Dificuldade em interpretar regras: Embora as regras geradas possam indicar uma associação, elas não implicam necessariamente causalidade. É necessária uma interpretação cuidadosa.
Comparações com técnicas semelhantes
Embora o aprendizado de regras de associação compartilhe algumas semelhanças com outras técnicas de aprendizado de máquina e mineração de dados, existem diferenças distintas:
| Técnica | Descrição | Semelhanças | Diferenças |
|---|---|---|---|
| Aprendizagem de regras de associação | Encontra padrões, associações ou correlações frequentes entre um conjunto de itens | Pode trabalhar com grandes conjuntos de dados; sem supervisão | Não prevê um valor alvo |
| Classificação | Prevê rótulos categóricos | Pode trabalhar com grandes conjuntos de dados | Supervisionado; prevê um valor alvo |
| Agrupamento | Agrupa instâncias semelhantes com base em suas características | Não supervisionado; pode trabalhar com grandes conjuntos de dados | Não identifica regras; apenas agrupa dados |
O futuro do aprendizado de regras de associação
À medida que os dados continuam a crescer em volume e complexidade, o futuro da aprendizagem de regras de associação parece promissor. Os desenvolvimentos na computação distribuída e no processamento paralelo podem acelerar o tempo de processamento para aprendizagem de regras de associação em conjuntos de dados maiores. Além disso, os avanços na inteligência artificial e no aprendizado de máquina podem levar a algoritmos de aprendizado de regras de associação mais sofisticados e diferenciados, capazes de lidar com estruturas e tipos de dados complexos.
Aprendizado de regras de associação e servidores proxy
Servidores proxy podem ser usados para coletar e agregar dados de comportamento do usuário em diferentes sites. Esses dados podem ser processados usando o aprendizado de regras de associação para compreender os padrões de comportamento do usuário, melhorar o serviço e aumentar a segurança. Além disso, os proxies podem anonimizar a coleta de dados, garantindo privacidade e conformidade ética.
Links Relacionados
Para aqueles interessados em explorar mais sobre o aprendizado de regras de associação, aqui estão alguns recursos úteis:
