Evaluación de Reglas de Asociación en Text Mining Utilizando ...

Como se observa en la figura 14, se generaron 17 reglas de asociación que se resumen
en la tabla 6.
Identificador Regla de Confidence
regla
asociación
r1 a → c 1
r2 a → {b,c,e} 0,6
r3 b → e 1
r4 b → {c,e} 0,8
r5 b → {a,c,e} 0,4
r 6 c → a 0,6
r 7 c → {b,e} 0,8
r 8 c → {a,b,e} 0,4
r 9 e → b 1
r 10 e → {b,c} 0,8
r 11 e → {a,b,c} 0,4
r 12 {a,e} → {b,c} 1
r 13 {a,b} → {c,e} 1
r 14 {b,c} → {e} 1
r 15 {b,c} → {a,e} 0,5
r 16 {c,e} → b 1
r 17 {c,e} → {a,b} 0,5
Tabla 6: Reglas de asociación descubiertas ejemplo tabla 2.
A modo de ilustración, en la figura 15 se muestra un modelo de conocimiento, donde
cada arista entre dos nodos (términos) representa una relación de
generalización/especialización entre ellos. La conformidad se calcula para dos casos
específicos: entre “a” y “c” donde existe un camino entre los nodos, y entre “c” y “d” donde
no existe un camino.
d
Figura 15: Ejemplo de un Modelo de Conocimiento.
La conformidad entre “a” y “c” se calcula como:
Cm(a,c)=
=
a
d
( a,
c)
e
x{
a,
b,
c,
d , e}
1
d(
a,
x)
40
1
1 1 1 1 1
d
( a,
c)
( , ) ( , ) ( , ) ( , ) ( , )
d a a d a b d a c d a d d a e
b
c
1