ОБЗОР МЕТОДОВ ПОИСКА ЧАСТЫХ ПАТТЕРНОВ ДЛЯ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНОГО АНАЛИЗА ДАННЫХ

В статье рассматривается одна из задач интеллектуального анализа данных, а именно: задача поиска особого вида зависимостей в данных –– частых паттернов. На основе частых паттернов могут строиться ассоциативные правила между признаками. Приводится обзор наиболее популярных методов решения данной задачи. Также рассматривается тесно связанная с ней задача генерации формальных понятий на основе формального контекста и один из методов ее решения –– метод «замыкай по одному». К недостаткам рассматриваемых методов относится трудоемкость их модификации при наличии дополнительных (помимо частоты встречаемости в обучающей выборке) требований к искомому паттерну. Делается вывод о необходимости развития существующих методов извлечения паттернов, а также целесообразности разработки новых подходов для решения задач поиска «интересных паттернов», а также поиска паттернов с дополнительными требованиями к их виду.