Поиск ассоциаций является одним из быстроразвивающихся разделов интеллектуальной обработки данных. К сожалению, традиционные подходы, развиваемые в этой области, например, при обнаружении часто встречающихся паттернов и ассоциативных правил, зачастую оказываются не в состоянии справиться с новыми приложениями, которые требуют несколько иного взгляда на методологию и технологию ассоциативного анализа. В данной работе для решения задач анализа ассоциаций привлекается неклассическая модель вероятностного пространства, которое задает класс распределений, удовлетворяющих тем ограничениям, которые накладываются доступной информацией о вероятностях некоторых, возможно, зависимых событий. В рамках этой модели, формализуемой в терминах нормированных булевых алгебр, нормированных решеток и их фрагментов, оказывается удобно решать ряд новых задач анализа ассоциаций, которые до сих пор принято относить к классу проблемных, хотя и актуальных. К их числу относятся задачи поиска редких, но сильных ассоциаций, негативных правил, а также задачи причинного анализа для принятия решений в задачах классификации. В работе предлагается единый алгоритм решения перечисленных задач, основанный на использовании структуры ассоциативной (алгебраической) сети. Этот алгоритм демонстрируется на примере.
ассоциативные правила, негативные правила, недоопределенное вероятностное пространство, ассоциативные байесовские сети