Questão FC369834
Descobrir regras de associação consiste em analisar as relações entre os atributos de uma base de dados transacional para tentar correlacioná-los. Sobre regras de associação, assin
Bancos de Dados Dimensionais
FGV · 2024
Descobrir regras de associação consiste em analisar as relações entre os atributos de uma base de dados transacional para tentar correlacioná-los.
Sobre regras de associação, assinale a afirmativa correta.
- A frequência de um item em uma base de dados não é pertinente para a descoberta de regras de associação.
- O Algoritmo Frequent-Pattern Growth é um algoritmo computacionalmente custoso, não sendo apropriado para o uso em bases de dados transacionais extensas.
- O suporte de um conjunto de itens mede o tamanho desse conjunto na sua respectiva base transacional.
- A adição de um novo item a um conjunto de itens produz um novo conjunto de itens, que poderá ter frequência maior que o conjunto original na sua base transacional.
- O Algoritmo Apriori é um algoritmo iterativo usado na descoberta de regras de associação.
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Gabarito
Errado
Comentário do professor
O Algoritmo Apriori é de fato um método iterativo para descobrir regras de associação: ele gera conjuntos de itens frequentes de forma crescente por tamanho, em rodadas sucessivas.
No primeiro passo computa-se o suporte de todos os 1‑itens e descartam‑se os que ficam abaixo do limiar mínimo. Em cada iteração k gera‑se candidatos (k+1) a partir dos k‑itens frequentes (geração de candidatos) e aplica‑se a poda usando a propriedade Apriori — se um subconjunto não é frequente, o superset também não será.
Quando todos os conjuntos frequentes são obtidos, extraem‑se as regras e avaliam‑se por confiança, onde \( \text{confidence}(A\Rightarrow B)=\frac{\text{support}(A\cup B)}{\text{support}(A)} \). Mantêm‑se apenas regras com confiança ≥ limiar.
Esse procedimento iterativo reduz o espaço de busca via poda, tornando o Apriori um algoritmo conceitualmente simples e fundamental para mineração de associações.
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