Индексы интересности замкнутых описаний в задачах анализа данных и обнаружения знаний

Цель работы: Разработка эффективных подходов к майнингу множества интересных паттернов, обладающих минимальной избыточностью и позволяющих учитывать экспертные знания.Методы исследования, кроме используемых приборов и аппаратуры: Методы машинного обучения, анализа формальных понятий и узорных структур, теории вероятности, теории информации, генерации синтетических наборов данных; проведение в вычислительных экспериментов.Достигнутые результаты: 1) Выполнен анализ индексов (метрик) оценки “интересных” паттернов, описаны их основные характеристики и предложена классификация на основе выделенных характеристик.2) На основе проведенных экспериментов выявлены группы схожих индексов а также индексов, устойчивых к шуму. Определены комбинации некоррелируемых индексов, обладающих наименьшей вычислительной сложностью.3) Предложена схема адаптации индексов оценки произвольных паттернов к оценке замкнутых.4) Предложен метод интеграции индексов и подхода на основе принципа минимальной длины описания к майнингупаттернов, позволяющий получить хорошо интерпретируемые описания данных с минимальной избыточностью.5) Разработан метод майнинга числовых паттернов на основе динамического подхода.Новизна: В работе впервые изложена систематизация мер интересности (для замкнутых множеств признаков), а также исследованы их качесвенные харктеристики, позволяющие на практике разрабатывать ансабли мер интересности, разносторонне характеризующие данные.Внедрение: Результаты могут использоваться на практике, а также для дальнейшего развития методов майнинга паттернов.Эффективность: Использование результатов работы позволит улучшить эффективность вычислений засчет использования индексов интересности, обладающих низкой вычислительной сложностью среди коррелирующих индексов. Разработан метод полиномиального майнинга численных паттернов.Область применения: Широкий спектр областей, где анализируемые данные представлены в виде таблиц бинарных или численных значений, и где целью анализа является получение краткого (сжатого) описания данных.