A Framework for Visualizing Association Mining Results
A Framework for Visualizing Association Mining Results
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DOI：
10.1007/11902140_63
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发表时间：
2006-11
期刊：
影响因子：
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通讯作者：
Gürdal Ertek;A. Demiriz
中科院分区：
文献类型：
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作者：
Gürdal Ertek;A. Demiriz
关联挖掘是最常用的数据挖掘技术之一，因为它的结果是可解释和可操作的。在这项研究中，我们提出了一个框架，将关联挖掘结果可视化，特别是频繁项集和关联规则，作为图。我们通过一个市场购物篮分析（Market Basket Analysis， MBA）案例研究展示了我们方法的适用性和有用性，在这个案例中，我们可视化地探索了一个超市数据集的数据挖掘结果。在这个案例研究中，我们得出了关于商品之间关系的一些有趣的见解，并建议如何将它们用作零售决策的基础。
Association mining is one of the most used data mining techniques due to interpretable and actionable results. In this study we propose a framework to visualize the association mining results, specifically frequent itemsets and association rules, as graphs. We demonstrate the applicability and usefulness of our approach through a Market Basket Analysis (MBA) case study where we visually explore the data mining results for a supermarket data set. In this case study we derive several interesting insights regarding the relationships among the items and suggest how they can be used as basis for decision making in retailing.