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Association Analysis - Coggle Diagram

- - - - k-itemset: un itemset che contiene
        k items
  - - - Support
        
        frazione di transazioni che contengono
        sia X che Y
        
        P(X intersezione Y)
      - Confidence
        
        quanto spesso items in Y appaiono in
        transazioni che contengono X
        
        P(Y|X)
  - - - supporto>=minsup threshold
      - confidence >= minconf threshold
  - - - prune rules that fail the minsup and minconf
        
        Proibitivo computazionalmente
    - - Frequent Itemset Generation
        
        genera tutti gli itemset con support>=minsup
        
        computayionally
        expensive
      - Rule Generation
        
        genera high confidence rule da ogni frequent itemset
        
        ogni rule è una partizione binaria di
        un frequent itemset
- - - - N n trans
        M n candidates
        w max numero items
      - R=3^d -2^(d+1)+1
  - - - usa strutture dati efficienti
        per immagazzinare M or N
      - non necessità il match di ogni candidato con ogni transazione
  - - - se un itemset è frequente
        tutti i suoi subset lo sono
        
        se un itemset è infrequente
        tutti i suoi subset sono infrequenti
        
        (X contenuto in Y) --> s(X) >= s(Y)
      - si parte dai 1 gruppi, si scartano quelli sotto al minsup,
        si va ai 2 gruppi, si scarta sotto al minsup ecc
        
        candidate generation
        and
        candidate pruning
        
        Fk-1 x Fk-1
        candidate generation
        method
        
        merge A e B k-1 itemset
        solo se i primi k-2 elementi
        sono identici
  - - - matcha ogni transazione
        con candidati contenuti
        negli hashed buckets
      - hash tree
        
        ti basi su hash function
        e max leaf size
        
        subset con hash tree
        
        scorri l'hash tree nei punti
        dove potrebbero esserci subset
        da noi interessati
        
        gli elementi vanno sempre letti in ordine di grandezza
- - - - nessuna X'->Y'-X' soddisfa
        il conf threshold
  - - - non molto chiara
- - - - permette di rappresentare le transazioni in modo compresso
      - FP tree dipende dall'ordine degli item
      - ogni item un ramo,
        poi colleghi tra loro i simili tratteggiati