Visualisierung von Assoziationsregeln in hierarchischen Gruppen

Das Mining von Assoziationsregeln ist eine der beliebtesten Data-Mining-Methoden. Das Mining von Assoziationsregeln führt jedoch häufig zu einer sehr großen Anzahl gefundener Regeln, sodass der Analyst vor der Aufgabe steht, alle Regeln durchzugehen und interessante zu entdecken. Das manuelle Durchforsten großer Regelsätze ist zeitaufwendig und mühsam. Obwohl die Visualisierung eine lange Geschichte darin hat, große Datenmengen mithilfe von Techniken wie Auswählen und Zoomen besser zugänglich zu machen, greifen die meisten Techniken zur Visualisierung von Assoziationsregeln bei großen Regelmengen immer noch zu kurz. In dieser Arbeit stellen wir eine neue interaktive Visualisierungsmethode vor, die gruppierte Matrixdarstellung, die es ermöglicht, hochkomplexe Szenarien intuitiv zu explorieren und zu interpretieren. Wir demonstrieren, wie die Methode zur Analyse großer Sätze von Assoziationsregeln unter Verwendung der R-Software für statistische Berechnungen eingesetzt werden kann, und liefern Beispiele aus der Implementierung im R-Paket arulesViz.