Часто встречающиеся шаблоны или образцы

Введение в ассоциативные правила

Пути коррекции болевой чувствительности.

Принципиально выделяется два пути обезболивания: снижение активности ноцицептивной системы и повышение активности антиноцицептивной системы. Это достигается при помощи:

· физических мер – иммобилизация, согревание или охлаждение, прогревание глубоко лежащих тканей (диатермия), массаж и упражнения для ослабления напряжения, отвлекающая терапия (горчичники);

· фармакологических мер – использование лекарственных препаратов, действующих на различных уровнях.

1. Местная анестезия – предотвращение проведения болевых импульсов на периферии (новокаиновая блокада).

2. Блокирование ноцицептивного возбуждения по восходящим путям спинного мозга (люмбальная анестезия).

3. Воздействие на нейроны различных структур головного мозга, отвечающие на ноцицептивные раздражения (наркоз);

· нейрохирургических мер – хирургическое прекращение поступления ноцицептивных сигналов (хордотомия). Из-за необратимости этих мер применяют только при хронических болях, доставляющих мучения человеку;

· психогенная регуляция болевых ощущений предусматривает корковую регуляцию болевой чувствительности и изменение эмоционального состояния. Так, предупреждение человека о воздействии болевого раздражителя, гипноз и внушение снижают болевую чувствительность. Положительные эмоции оказывают антиноцицептивное влияние

К нетрадиционным методам обезболивания относятся:

· иглоукалывание (акупунктура);

· электростимуляция кожных нервов, сенсорных путей спинного мозга. В основе лежит стимулируется антиноцицептивной системы.

Впервые задача поиска ассоциативных правил (association rule mining) была предложена для нахождения типичных шаблонов покупок, совершаемых в супермаркетах, поэтому иногда ее еще называют анализом рыночной корзины (market basket analysis).

Рыночная корзина - это набор товаров, приобретенных покупателем в рамках одной отдельно взятой транзакции.

Транзакции являются достаточно характерными операциями, ими, например, могут описываться результаты посещений различных магазинов.

Транзакция - это множество событий, которые произошли одновременно.

Регистрируя все бизнес-операции в течение всего времени своей деятельности, торговые компании накапливают огромные собрания транзакций. Каждая такая транзакция представляет собой набор товаров, купленных покупателем за один визит.

Полученные в результате анализа шаблоны включают перечень товаров и число транзакций, которые содержат данные наборы.

Транзакционная или операционная база данных (Transaction database) представляет собой двумерную таблицу, которая состоит из номера транзакции (TID) и перечня покупок, приобретенных во время этой транзакции.

TID - уникальный идентификатор, определяющий каждую сделку или транзакцию.

Пример транзакционной базы данных, состоящей из покупательских транзакций, приведен в таблице 15.1. В таблице первая колонка (TID) определяет номер транзакции, во второй колонке таблицы приведены товары, приобретенные во время определенной транзакции.

Таблица 15.1. Транзакционная база данных
TID Приобретенные покупки
Хлеб, молоко, печенье
Молоко, сметана
Молоко, хлеб, сметана, печенье
Колбаса, сметана
Хлеб, молоко, печенье, сметана

На основе имеющейся базы данных нам нужно найти закономерности между событиями, то есть покупками.

Допустим, имеется транзакционная база данных D. Присвоим значениям товаров переменные (таблица 15.2).

Хлеб = a

Молоко = b

Печенье = c

Сметана = d

Колбаса = e

Конфеты = f

Таблица 15.2. Часто встречающиеся наборы товаров
TID Приобретенные покупки TID Приобретенные покупки
Хлеб, молоко, печенье a, b, c
Молоко, сметана b, d
Молоко, хлеб, сметана, печенье b, a, d, c
Колбаса, сметана e, d
Хлеб, молоко, печенье, сметана a, b, c, d
Конфеты F

Рассмотрим набор товаров (Itemset), включающий, например, {Хлеб, молоко, печенье}. Выразим этот набор с помощью переменных:

abc={a,b,c}