Ποια είναι η διαδικασία εξαγωγής μοτίβων από δεδομένα;

Εξαγωγή μοτίβων από δεδομένα, επίσης γνωστά ως εξόρυξη μοτίβων ή Discovery γνώσης , είναι μια πολύπλευρη διαδικασία που γενικά περιλαμβάνει αυτά τα βήματα:

1. Συλλογή και προετοιμασία δεδομένων:

* Συλλογή δεδομένων: Αυτό περιλαμβάνει την απόκτηση των ακατέργαστων δεδομένων από διάφορες πηγές, τα οποία θα μπορούσαν να περιλαμβάνουν βάσεις δεδομένων, αρχείων, αισθητήρων, απόξεση ιστού κλπ. Η ποιότητα και η ποσότητα των δεδομένων επηρεάζουν σημαντικά την επιτυχία της εκχύλισης προτύπων.

* Καθαρισμός δεδομένων: Αυτό το κρίσιμο βήμα περιλαμβάνει τη διαχείριση των ελλειπόντων τιμών (καταλογισμός ή απομάκρυνση), την αντιμετώπιση των υπερβολικών τιμών (απομάκρυνση ή μετασχηματισμού) και τη διόρθωση ασυνέπειων ή σφάλματα στα δεδομένα. Θα μπορούσαν επίσης να χρησιμοποιηθούν τεχνικές μείωσης του θορύβου.

* Μετασχηματισμός δεδομένων: Αυτό περιλαμβάνει τη μετατροπή των δεδομένων σε κατάλληλη μορφή για αλγόριθμους εξόρυξης προτύπων. Αυτό μπορεί να περιλαμβάνει την εξομάλυνση (χαρακτηριστικά κλιμάκωσης σε παρόμοιο εύρος), μηχανική χαρακτηριστικών (δημιουργώντας νέα χαρακτηριστικά από τις υπάρχουσες) ή μείωση των διαστάσεων (μείωση του αριθμού των χαρακτηριστικών διατηρώντας παράλληλα σημαντικές πληροφορίες).

2. Εξόρυξη μοτίβων:

Αυτό είναι το βήμα πυρήνα όπου εφαρμόζονται αλγόριθμοι για την ανακάλυψη μοτίβων. Η επιλογή του αλγορίθμου εξαρτάται από τον τύπο των δεδομένων και τον τύπο των μοτίβων που αναζητούνται. Οι κοινές τεχνικές περιλαμβάνουν:

* Συχνή εξόρυξη μοτίβων: Αλγόριθμοι όπως το Apriori, το FP-Growth και το ECLAT βρίσκουν συχνή στοιχεία σε δεδομένα συναλλαγών (π.χ. ανάλυση καλαθιού αγοράς).

* εξόρυξη κανόνα σύνδεσης: Αυτοί οι αλγόριθμοι (όπως το Apriori και το FP-Growth) βασίζονται σε συχνή εξόρυξη προτύπων για να ανακαλύψουν κανόνες που περιγράφουν τις σχέσεις μεταξύ των αντικειμένων (π.χ. "πελάτες που αγόρασαν το X αγόραζαν επίσης Y").

* Συγκέντρωση: Οι αλγόριθμοι όπως το K-Means, η ιεραρχική ομαδοποίηση και η ομάδα DBSCAN παρόμοια σημεία δεδομένων μαζί, αποκαλύπτοντας συστάδες ή τμήματα εντός των δεδομένων.

* Ταξινόμηση: Οι αλγόριθμοι όπως τα δέντρα αποφάσεων, οι μηχανές φορέα υποστήριξης (SVMs) και τα αφελή μοντέλα Bayes δημιουργούν μοντέλα για την πρόβλεψη κατηγορηματικών αποτελεσμάτων που βασίζονται σε χαρακτηριστικά εισόδου (π.χ. ταξινόμηση των πελατών ως υψηλού ή χαμηλού κινδύνου).

* παλινδρόμηση: Οι αλγόριθμοι όπως η γραμμική παλινδρόμηση, η παλινδρόμηση της πολυωνυμικής παλινδρόμησης και η παλινδρόμηση του φορέα υποστήριξης προβλέπουν συνεχή αποτελέσματα που βασίζονται σε χαρακτηριστικά εισόδου (π.χ. πρόβλεψη των τιμών των κατοικιών).

* Εξόρυξη διαδοχικών μοτίβων: Αλγόριθμοι όπως το GSP (γενικευμένα διαδοχικά πρότυπα) ανακαλύπτουν μοτίβα σε διαδοχικά δεδομένα (π.χ., βρίσκοντας κοινές αλληλουχίες συμβάντων στο ιστορικό περιήγησης στο Web).

* εξόρυξη γραφημάτων: Οι αλγόριθμοι αποκαλύπτουν πρότυπα και δομές σε δεδομένα δομημένων γραφικών (π.χ. κοινωνικά δίκτυα, βιολογικά δίκτυα).

* Ανίχνευση ανωμαλίας: Τεχνικές όπως τα δάση SVM μιας κατηγορίας και απομόνωσης προσδιορίζουν ασυνήθιστα σημεία δεδομένων που αποκλίνουν σημαντικά από τον κανόνα.

3. Αξιολόγηση και ερμηνεία προτύπων:

* Σημασία μοτίβου: Αξιολόγηση της στατιστικής σημασίας των ανακαλυφθέντων προτύπων για να εξασφαλιστεί ότι δεν είναι απλώς τυχαία περιστατικά. Οι μετρήσεις όπως η υποστήριξη, η εμπιστοσύνη και ο ανελκυστήρας χρησιμοποιούνται συχνά στην εξόρυξη κανόνα.

* Οπτικοποίηση μοτίβου: Χρησιμοποιώντας γραφήματα, διαγράμματα και άλλα οπτικά εργαλεία για να αντιπροσωπεύουν και να ερμηνεύουν αποτελεσματικά τα ανακαλυφθέντα πρότυπα, καθιστώντας τους ευκολότερα κατανοητές και επικοινωνία.

* Επικύρωση προτύπου: Δοκιμάζοντας τα ανακαλυφθέντα πρότυπα σε νέα δεδομένα για να αξιολογήσουν τη γενικευσιμότητα και την ευρωστία τους.

4. Αντιπροσωπεία γνώσης και γνώσεις που μπορούν να ενεργοποιηθούν:

* Αντιπροσωπεία γνώσης: Διαμορφώνοντας τα ανακαλυφθέντα πρότυπα σε μια σαφή και συνοπτική μορφή, συχνά χρησιμοποιώντας κανόνες, μοντέλα ή απεικονίσεις.

* Ενημερωτικά στοιχεία: Μετασχηματίζοντας τα ανακαλυφθέντα πρότυπα σε πληροφορίες που μπορούν να ενεργοποιηθούν που μπορούν να ενημερώσουν τη λήψη αποφάσεων, να βελτιώσουν τις διαδικασίες ή να δημιουργήσουν νέα προϊόντα ή υπηρεσίες.

Η όλη διαδικασία είναι επαναληπτική. Τα αποτελέσματα από ένα βήμα μπορεί να επηρεάσουν τις επιλογές που έγιναν στα επόμενα βήματα. Για παράδειγμα, η αξιολόγηση των ανακαλυφθέντων μοτίβων μπορεί να οδηγήσει σε βελτιώσεις στην προετοιμασία δεδομένων ή στην επιλογή του αλγορίθμου εξόρυξης μοτίβων. Η διαδικασία απαιτεί εμπειρογνωμοσύνη στην επιστήμη των δεδομένων, στα στατιστικά στοιχεία και στη γνώση του τομέα για να εξασφαλιστεί ουσιαστικά και συναφή πρότυπα.