Resumen

La Minería de Conjuntos de Ítems de Alta Utilidad (HUIM, por sus siglas en inglés) es una de las tareas más investigadas de la minería de datos. Tiene amplias aplicaciones en dominios como recomendación de productos, análisis de la cesta de la compra, e-learning, minería de texto, bioinformática y análisis de clics en la web. Los conocimientos obtenidos de este análisis de patrones proporcionan numerosos beneficios, incluyendo la reducción de costos, una ventaja competitiva mejorada y un aumento en los ingresos. Sin embargo, los métodos de HUIM pueden descubrir patrones engañosos al no evaluar la correlación de los patrones extraídos. Como consecuencia, se han propuesto varios algoritmos para minar HUIs correlacionados. Estos algoritmos aún sufren del problema del costo computacional en términos de tiempo y consumo de memoria. Este artículo presenta un algoritmo, llamado Minería Eficiente de Patrones de Alta Utilidad Correlacionados (ECoHUPM), para minar eficientemente los patrones de

• Materias:Funciones Flujo de información Estudio de población Modelado de sistemas Modelo de campo
• Subjects:Functions Information flow Population study System modeling Field model
• Palabras claves:Mineria de conjuntos de elementos; Mineria de datos; Alta utilidad; Patrones; Correlación; Algoritmo
• Keywords:Itemset mining; Data mining; High utility; Patterns; Correlation; Algorithm