Gözetimsiz Makine Öğrenme Teknikleri ile Miktara Dayalı Negatif Birliktelik Kural Madenciliği
Quantity-Based Negative Association Rule Mining Using Unsupervised Machine Learning Techniques
Yazar: Dökeroğlu, Tansel; Malık, Zahraa Mohammed Malik; Al-shehabı, Shadi
Dergi: Duzce University Journal of Science and Technology, Vol. 6 No. 4, 2018
Anahtar kelimeler: Engineering ; Mühendislik ; Data mining,Association rules,Negative association rules,Clustering,Unsupervised machine learning ; Veri madenciliği,Birliktelik kuralları,Negatif birliktelik kuralları,Kümeleme

Birliktelik kuralları,veri kümesindeki nesnelerin varlığının diğer nesnelerin varlığını nasıletkilediğini tanımlanmaktadır. Bu kurallar, alış veriş sepeti analizinde, birürünün aynı işlemdeki diğer ürün üzerindeki etkisini incelemek içinkullanılmaktadır. Pozitif ve negatif birliktelik kuralları olarak iki şekildeifade edilebilirler. Pozitif birliktelik kuralı, bir ürün varlığının aynıişlemde diğer ürünü bulma olanağını arttırdığını gösterirken, negatifbirliktelik kuralı, bir çeşidin bulunmasının, diğer ürünün aynı işlemdeolabilme ihtimalini düşürdüğünü göstermektedir. Daha önceki işlemlerdeki sıklıklarıaraştırdığı için pozitif birliktelik kuralı madenciliği, negatif birliktelikkuralları madenciliğine göre daha kolaydır. Negatif birlikteki kuralımadenciliğinde daha önceki işlemler araştırıldığında, ilgisiz ürünlerarasındaki ilgisizlik kurallarının madenciliği ile karşılaşılır. Bu kurallarınçıkarımından kaçınmak için, mevcut negatif birliktelik kuralı, madenciliktekniklerine sağlanan önceden tanımlı alan bilgisine dayanır. Dolayısıyla bubilgi, bulunan kuralların ilgili ürünlere ait olması için kullanılır. Buçalışmada, satın alınan miktarlara dayalı veri kümesinden otomatik olarak bilgialınması ile veri kümesindeki ürünler arasındaki negatif birliktelikkurallarını bulma kabiliyetine sahip yeni bir teknik önerilmektedir.Birliktelik kuralı madenciliği, gözetimsiz veri madencilik tekniği olduğundan,sağlanan veri kümesi etiketsiz verilerden oluşmaktadır. DBSCAN kümelemeyönteminin kullanımı, gerçek yaşam işlem veri tabanında test edildiğinde %0,21destek ve %91,84 güven ortalama değerleri ile 4.086 şeklinde daha iyi negatifbirliktelik kuralı sonucu göstermiştir. K-ortalama kümeleme yöntemininkullanımı ile çıkarılan alan bilgisine dayalı negatif birliktelik kurallarımadenciliği sonucu, %0,19 destek ve %85,84 güven ortalama değerine sahip 1.780iken, önerilen alan bilgisiz negatif birliktelik kuralı sonucu %0,12 destek ve%99,37 güven ortalama değerli 9.066 sonucunu vermiştir.

Association rules are defined as the relationships between objects in the dataset where the existence of one object in a certain condition affects the probability of the existence of the other object. These rules are widely investigated in the analysis of shopping baskets, to examine the effect of one item on the other in the same transaction. These rules may appear in two terms, positive and negative association rules. The negative association rule indicated that the existence of an item decreases the chance that the other item may appear in the same transaction. Mining positive association rules is relatively easy by simply investigating frequent patterns in earlier transactions. Mining negative association rule faces the main challenge of mining uninteresting rules between unrelated items, when earlier transactions are investigated. To avoid the extraction of such rules, existing negative association rule mining techniques rely on a predefined domain knowledge provided to the mining techniques. So that, this knowledge is used to ensure that the extracted rules are for related items. In this study, a novel technique is proposed that has the ability to mine interesting negative association rules between items in the transactions dataset, by automatically extracting knowledge from that dataset based on the purchased quantities. As miningassociation rules is an unsupervised data mining technique, the provided dataset is unlabeled data. The use of DBSCAN clustering method has shown better negative association rule mining results of 4,086 rules, with an average of 0.21% support and 91.84% confidence, when tested on a real-life transactions dataset. Mining negative association rules based on the domain knowledge extracted using the K-means clustering method has 1,780 rules with an average of 0.19% support and 85.84% confidence, while mining negative rules without any domain knowledge results in 9,066 rules with an average support of 0.12% and average confidence of 99.37%, using the same dataset.