Descubrimiento incremental de las reglas de asociación temporales

Abstract

El descubrimiento de las Reglas de Asociación es una de las técnicas de Data Mining. Tiene como objetivo buscar patrones interesantes (reglas) para el soporte en los procesos de tomas de decisiones. Las Reglas de Asociación Temporales son aquellas que tienen asociadas un conjunto de intervalos de tiempo que corresponden a los períodos considerados frecuentes de dicha regla. El manejo del concepto de la "temporalidad" permite considerar no sólo aquellos itemsets frecuentes en todo el período almacenado en la Base de Datos, sino también aquellos itemsets que cumpliendo ciertas condiciones son considerados frecuentes en algunos subintervalos. Así también, permite depurar reglas que contienen items que son obsoletos a un tiempo definido por el usuario. Puesto que suponemos una Base de Datos que sufre actualizaciones en el tiempo, ya sea por la incorporación de nuevas transacciones, como la eliminación de transacciones obsoletas, es necesario también contar con un mecanismo de actualización de las Reglas de Asociación. En este trabajo se presenta una técnica para la actualización de las Reglas de Asociación Temporales, que permita optimizar el uso de los recursos y reducir el tiempo de procesamiento de grandes volúmenes de datos, como los usados normalmente para los propósitos de datamining.