Повертаючись до початкових умов задачі (мінімальна підтримка 25%, мінімальна достовірність 80%), відкидаємо правила, які не задовольняють вимогам до значущості. Аби впорядкувати правила (встановити пріоритет їх перевірки при використанні у базі знань), розрахуємо синтетичний показник значущості, який дорівнює добутку підтримки на достовірність.
Результати роботи представимо у вигляді наступної таблиці .
Таблиця 1.6. Асоціативні правила
|
Якщо умова, то наслідок |
Підтримка, S |
Достовірність, C |
C S |
|
якщо {помідори картопля}, то {яблуко} |
9/20 = 45% |
9/11 =81,8% |
0,3681 |
|
якщо {яблуко й помідори}, то { картопля } |
9/20 =45% |
9/10 = 90% |
0,405 |
|
якщо {помідори цибуля, то {яблуко} |
7/20 = 35% |
7/8=87,5% |
0,3063 |
|
якщо { помідор й цукерки }, то {картопля } |
7/20 =35% |
7/8 = 87,5% |
0,3063 |
|
Якщо {помідори }, то {яблуко} |
10/20 = 50% |
10/12 = 83,33% |
0,2538 |
|
Якщо { яблуко }, то { картопля } |
13/20=65% |
13/15=86,67% |
0,5633 |
|
Якщо { помідори }, то {картопля} |
11/20 = 55% |
11/12 = 91,67% |
0,5041 |
|
Якщо { цукерки }, то { картопля} |
13/20=65% |
13/15=86,67 |
0,5634 |
|
Якщо { слива}, то { цибуля } |
6/20 =30% |
6/6=100% |
0,3 |
Таким чином, у результаті застосування алгоритму Аргіогі нам удалося виявити 9 асоціативних правил, які з достовірністю не менше 80 % показують, які продукти з вихідного набору найчастіше продаються разом. Це знання дозволить розробити більш досконалу маркетингову стратегію, оптимізувати закупівлі та розміщення товару на прилавках і вітринах.