数据挖掘中模式的趣味性

引言

近年来，数据挖掘带来了诸多挑战，也带来了一些机遇。一个大型数据集可以被发现是有价值的过程，它通过决策来驱动信息。我们可以说，数据挖掘是一种用来揭示模式的艺术，我们需要记住一件事：通过数据挖掘发现的所有模式并非都具有同等价值。

在数据挖掘过程中，趣味性的概念处理的是基于哪些是琐碎的和有意义的来区分模式。在本文中，我们将学习关于数据趣味性的各个部分。让我们在下面讨论这些部分。

第一部分：定义数据挖掘中的趣味性

本节将定义在挖掘中获得的数据的趣味性。

• 趣味性的主观性

在数据挖掘过程中，了解数据的趣味性非常重要。此外，这个过程取决于数据挖掘过程的目标和背景。此外，在本节中，我们将讨论数据趣味性的定制和数据主观性的继承。

• 领域知识

在领域知识的帮助下，我们可以认为该领域是有趣的。此外，我们必须理解模式在领域知识中的演变。

• 情境视角

在本节中，我们必须处理数据挖掘过程的应用效果的定义。

第二部分：趣味性度量

在本节中，我们必须衡量数据挖掘过程的趣味性。其中有一些小节。这些部分如下。

• 支持度和置信度

在这一部分，我们必须根据数据处理来衡量和量化关联规则，该规则基于模式的频率和条件规则的概率。我们还必须处理模式的趣味性的置信度和支持度。

• 提升度和确信度

衡量模式趣味性的另一种方法是基于关联规则的独立性和强度。如果图中的提升度很高，那么我们必须理解该模式具有很高的趣味性。如果图中的确信度很低，那么我们必须理解在数据挖掘过程中趣味性较低。

• 最小描述长度

基于模式的简洁性，如果模式更简洁，则趣味性会更高。

• 冗余性和唯一性

在这一部分，将讨论模式的冗余性，这将降低它们的趣味性。模式的趣味性应该是唯一的且非冗余的。

第三部分：趣味性的实际应用

在本节中，我们必须了解所有基于数据挖掘过程趣味性的实际应用。一些例子如下。

• 零售业的市场篮子分析

市场分析基于购买行为衡量市场的趣味性，并在零售业中推动销售。这将在零售领域发挥关键作用。

• 医疗保健和医疗数据

我们可以根据数据挖掘中模式的趣味性，将这种方法用于医学研究、诊断和治疗。

• 网络安全中的异常检测

在数据挖掘过程趣味性的帮助下，我们必须识别可疑活动和潜在威胁。

第四部分：评估趣味性的伦理考量

在本节中，我们必须根据数据的伦理来评估模式的趣味性。其中一些如下所示。

• 平衡见解和隐私

首先，我们必须考虑一件事：数据挖掘者应该在数据挖掘过程中拥有一个账户。我们必须考虑在数据驱动的见解和隐私问题之间取得正确的平衡。

• 社会影响

我们还必须展望数据挖掘的潜在社会影响以及道德决策的重要性。