Um grupo de programadores, trabalhando com mineração de dados de uma grande empresa, construiu um algoritmo baseado em um dos modelos de algoritmos de mineração já existentes. No c

Gabarito

A

Comentário do professor

Aqui trata-se do algoritmo Apriori, clássico para mineração de itemsets frequentes e geração de regras de associação em bases de transações. Ele opera em múltiplas passagens sobre o banco, explorando combinações de atributos de forma nivelada (busca em largura).

O processo gera candidatos por extensão: a cada iteração constrói-se o conjunto de candidatos \(C_k\) a partir dos itemsets frequentes \(L_{k-1}\) e testa-se sua frequência no banco. A poda usa a propriedade Apriori: se um itemset é frequente, todas as suas sublistas também são; assim, candidatos com sublistas infrequentes são descartados.

As medidas típicas são support e confidence, por exemplo \(support(A)=\frac{freq(A)}{N}\) e \(confidence(A\Rightarrow B)=\frac{support(A\cup B)}{support(A)}\). O método produz múltiplas alternativas combinatórias entre atributos e escala razoavelmente bem por meio da geração/ poda sucessiva.