Анотація до роботи:

Тітова О. В. Методи побудови та оцінки агрегованих асоціативних правил в інтелектуальних базах даних. – Рукопис.

Дисертація на здобуття наукового ступеня кандидата технічних наук за спеціальністю 05.13.23 – Системи та засоби штучного інтелекту. – Харківський національний університет радіоелектроніки, Харків, 2006.

Дисертація присвячена питанням формування знань з даних. В дисертаційній роботе отримали подальший розвиток методи виявлення та оцінки логічних закономірностей в даних у вигляді асоціативних правил.

Набув подальшого розвитку метод генерації агрегованих асоціативних правил на основі об’єднання гілок дерева покрить для небінарних ознак. Запропоновано метод розрахунку характеристик агрегованих асоціативних правил з використанням характеристик бінарних асоціацій. Це дозволяє підвищити ефективність пошуку логічних залежностей між ознаками інтелектуальних в базах даних.

Запропоновано метод оцінки інформативності асоціативних правил, в основу якого положено розрахунок узагальненої характеристики асоціації – повної взаємної інформації, яка дозволяє завдати лінійний порядок при оцінці асоціації та скоротити розмірність задачі оцінювання асоціації. Проаналізовано залежність інформативності від загальноприйнятих характеристик асоціативного правила – рівня підтримки, довіри й покращення.

У дисертаційній роботі наведене теоретичне узагальнення і нове вирішення науково-технічної задачі розробки методів генерації та оцінки логічних залежностей в даних у вигляді агрегованих асоціативних правил для систем формування знань з даних.

Обґрунтованість й достовірність отриманих результатів, висновків й рекомендацій забезпечено коректним використанням методів математичної логіки, математичної статистики та теорії ймовірності, а також теорії ін-формації.

В дисертації отримано наступні основні результати:

1. В результаті аналізу сучасного стану проблеми формування знань з даних визначено недоліки існуючих методів виявлення логічних правил в даних, а саме: встановлення асоціативних правил тільки для бінарних ознак та відсутність узагальненої характеристики для оцінки асоціації. Шляхом вирішення цих проблем є розробка методів генерації агрегованих асоціативних правил для дискретних небінарних ознак а також удосконалення методів оцінки отриманих залежностей.

2. Набув подальшого розвитку метод генерації агрегованих асоціативних правил в базах даних на основі об’єднання гілок дерева покрить. Це дозволяє знаходити асоціації для ознак об’єктів, що є небінарними величинами. Проведений порівняльний аналіз характеристик простих та агрегованих асоціативних правил показав, що агреговані асоціативні правила завжди мають більш високі показники рівня підтримки, а в деяких випадках й більш високі показники рівня довіри. Завдяки застосуванню розробленого методу ефективність пошуку асоціацій в базах даних підвищується.

3. Розроблений метод розрахунку характеристик агрегованих асоціативних правил дозволяє аналітично розраховувати характеристики узагальненої асоціації шляхом розкладання агрегованого асоціативного правила на прості. Суттєвою перевагою даного підходу є те, що для визначення характеристик агрегованих асоціативних правил не потребується додаткове сканування бази даних. Для обґрунтування методу сформульовано і доказано відповідні теореми.

4. Запропонований метод оцінки інформативності асоціації на основі стандартних характеристик асоціативного правила дозволяє завдати лінійний порядок в трьохмірному просторі Support-Confidence-Improvement і скоротити розмірність задачі оцінювання асоціації. Ця характеристика враховує всі загальноприйняті характеристики асоціативного правила та її обґрунтованість не викликає сумніву з теоретичної точки зору, так як в основі її побудови лежать фундаментальні принципи математичної теорії інформації. Інформаційна характеристика асоціації може використовуватися також для фільтрації отриманих асоціативних правил – відбракування залежностей, інформативність яких нижче за зазначений рівень. Це спрощує процес відбору й очистки отриманих правил.

5. Результати дисертаційної роботи впроваджені та довели свою ефективність при розробці алгоритмів обробки інформації в інтелектуальних базах даних автоматизованої системи управління електронними документами "Стандарти та нормативи" науково-дослідного інституту (акт реалізації ДП НДТІП від 05.06.2004 р.), а також при виявленні логічних залежностей в базах даних при проведенні науково-дослідної роботи "Дуель" Харківського військового університету (акт реалізації Наукового центру Військ ППО від 13.02.2004 р.).

Результати дисертаційної роботи було використано в навчальному процесі Харківської академії культури під час проведення лекційних занять.

Таким чином, проведені дослідження дозволяють вважати мету дослідження, яка полягає в підвищенні ефективності пошуку логічних залежностей в базах даних на основі розроблених методів побудови та оцінки агрегованих асоціативних правил досягнутою.

Публікації автора:

1. Ситников Д.Э., Титова Е.В. Описание минимальных наборов признаков в приближенных множествах // Радиоэлектроника и информатика. – 2003.–№ 1(22). – С.137-140.

2. Ситников Д.Э., Титова Е.В. Метод поиска обобщенных ассоциативных зависимостей между дискретными признаками // Системи обробки інформації. – Харьков: НАНУ, ПАНМ, ХВУ. – 2002. – Вип. № 6(22). – С. 194-202.

3. Титова Е. В. Сравнительная характеристика простых и расширенных ассоциативных правил для признаков объектов в базах данных // Системи обробки інформації – Харьков: НАНУ, ПАНМ, ХВУ. – 2003. – № 2. – С. 31-37.

4. Ситников Д.Э., Титова Е.В. Полная взаимная информация как обобщенный показатель качества ассоциативных зависимостей с бинарными признаками // Системи обробки інформації. – Харьков: НАНУ, ПАНМ, ХВУ. – 2004. – Вип. № 2. – С. 20-28.

5. Ситников Д. Э., Титова Е. В. Влияние стандартных параметров ассоциативного правила на его информативность // Системи обробки ін-формації – Харьков: НАНУ, ПАНМ, ХВУ. – 2004. – № 4. – С. 182-189.

6. Ситников Д.Э., Титова Е.В., Романенко О.А. Система поиска обобщенных ассоциативных правил в базах данных // Збірник наукових праць Інституту проблем моделювання в енергетиці НАН України. – К.: НАН України. – 2004. – Вып. 25. – С. 200-208.

7. Ситников Д.Э., Вильчинская О.С., Кравец Н.С., Титова Е.В. Определение минимального набора признаков, адекватно описывающих нечеткое множество // Вестник национального технического университета "ХПИ". – Харьков: ХНИУ ХПИ. – 2002.-№20. – С.65-70.

8. Титова Е.В. Метод генерации расширенных ассоциативных правил для признаков объектов в базах данных // Збірка тез доповідей учасників Міжнародної науково-практичній конференції студентів, аспірантів та молодих вчених "Комп'ютери. Програми. Інтернет. 2003". – К.: Політехніка. – 2003. – С. 62.

9. Тітова О.В. Виведення асоціативних правил для групи ознак об’єктів у базах даних // Збірник тез доповідей ІІ наукової конференції молодих вчених ХВУ. – Харьков: ХВУ, 2003. – Ч.1. – С. 70.

10. Титова Е.В. Оценка качества ассоциативных правил с точки зрения теории информации // Материалы 8-го Международного молодежного форума "Радиоэлектроника и молодежь в XXI веке". – Харьков: ХНУРЭ, 2004. – Ч.2. – С. 215.

11. Титова Е.В. Информативность ассоциативных правил – критерий оценки качества логических зависимостей между признаками объектов в базе данных // Тези доповідей учасників VI Міжнародної науково-практичної конференції студентів, аспірантів та молодих вчених "Системний аналіз та інформаційні технології". – К.: КПІ. – 2004. – С. 231.

12. Ситников Д.Э., Титова Е.В. Информативность – интегральный показатель качества ассоциативных правил в базах данных // Материалы Международной научно-технической конференции "Искусственный интеллект. Интеллектуальные и многопроцессорные системы". – Таганрог: Изд-во ТРТУ. – 2004. – С. 208-211.