Reducción de tamaño en Modelos de Reglas de Asociación: Una revisión sistemática de la literatura

Resumen

Las Reglas de Asociación constituyen una de las tareas de minería de datos más estudiadas y aplicadas quizás porque su representación hace que sean fácilmente aceptadas e interpretadas por agentes humanos. Su principal debilidad está asociada a la gran cantidad de reglas que son generadas para casos relativamente sencillos y que hacen imposible su análisis manual para determinar cuáles son las reglas relevantes. El objetivo de este trabajo es ejecutar una revisión sistemática de la literatura en el campo de la reducción del tamaño de los modelos de reglas de asociación con vistas a caracterizar y presentar el estado del arte de esta temática e identificar nuevas oportunidades de investigación. El análisis de los resultados muestra que la mayoría de los esfuerzos se enfocan hacia la eliminación de reglas redundantes pero este enfoque se está desplazando desde definiciones de redundancia asociadas a la estructura de las reglas hacia la inclusión del conocimiento de los usuarios dentro del proceso