ماشي الحال باسم الله الرحمن الرحيم اليوم ان شاء
الله احنا بنكمل مواضيع ال data data mining موضوع
جديد اليوم احنا كان اخر محاضرة حكينا في اللي هو
linear regression على اساس انه واحد من ال
statistical methods اللي ممكن تساعد في ال data
visualization وفي التنبؤ يعني بمعنى ان احنا نتنبأ
قيمة اي new data item بناء على واحد من الاحداث
التي اتخذته اليوم ان شاء الله سنحكي في موضوع ال
association rules وتطبيقه على مسألة market basket
analysis وهذا الموضوع جاء من lecture 17 سنذهب
عليها على طول ونشوف
example association rules تبدأ منبتبدأ من اللي هو
slide رقم 28 بدي أنتقل على طول على السريع على هذا
ال example عشان نتعرف على المسألة وبعدين نشوف ال
algorithm أو الطريقة أو ال method اللي بتستخدم في
التعامل مع هذه المسألة مسألة ال association rule
يقصد بيها انه لو في عندي انا اشي زي هيك عبارة عنكل
واحد .. كل item من هدولة عبارة عن .. كل سطر من
هدولة عبارة عن transaction ال transaction زيه ..
زي فاتورة انت لما بتروح تشتري ب .. الفاتورة بتشتري
مجموعة مشتريات الفاتورة بتنص على ايش العناصر اللي
فيها الفاتورة فهنا .. هذا عبارة عن groceries يعني
بقالة بيف، ملك، صاص، استاجتي، كدهفكل فتورة
بتحتوي على مجموعة الحاجات اللي اشتراها الزبون احنا
الآن من هذه المعلومات الجدول اللي تبعنا فيه بس سبع
samples لكن السجل تبع ال system تبع السوبر ماركت
الصغير حيث ان فيه ألاف أو عشرات الألاف أو مئات
الألاف من ..بالمئات المهم أنه احنا بنبسط الموضوع
عشان الفكرة توضح الهدأ المطلوب انه بناء على هذه ال
data التراكمية او ال historical data نحاول نستخلص
rules اللي تقوللي انه لو الزبون اشترا السلع
الفلانية ايش غالبا ايضا هيشتري معاها كمان okayهذا
الأمر لو تركتك أن تتطلع على ال data هذه ممكن أن
انت تستخلص rule بسيط جدا او استخلاص بسيط جدا و هو
انه تطلع مثلا على ال .. خد .. خدهم واحدة واحدة شوف
وين في .. وين في سلعتين بيجوا مع بعض بيجوا مع بعض
بتكرروا مع بعض لو أنا لجيت سلعتين بتكرروا مع بعض
معناه دالك بقدر استنتج انه اذا زبون اشترق واحدة
منها التلاتينتين فغالبا هيشتري التانية انا بحكي عن
زبون جديد يعنىإذا أنا لجيت فيه سلعتين بتكرروا مع
بعض، فماقدر أستنتج أنه هدف إيش بيفيد؟ عادة في ال
supermarket، ما أنت عارف لما بيجي وصفط الحاجات على
الضعف، بتصفط الحاجات اللي عادة مابتشترها مع بعض،
بتصفطهم جانب بعض، أول عشان يراي حاجة تانية، عشان
يغريك ويذكركصح؟ اه يعني مثلا خد عندك هنا خد الصوص
و ال spaghetti اولا .. اولا القضية مش محتاجة ده
كرسي طناعي ولا محتاجة data mining لأن احنا عارفين
ال spaghetti و الصوص دايما بيجوا مع بعض يعني لو حد
ب .. ب spaghetti ليه؟ ماكرونة اللي بيعمل .. اللي
بيعمل ماكرونة كالبن ححط عليها ايش؟ الصوص اللي هي
الصلصة صح؟ فهذه شغلمش محتاجة اتعب عشان نستشفها او
نستخلصها يعني صاحب السوبر ماركت منه لعاله هحط
المقارنة و جريب منها هحط على مرتبانة السلسة،
مظبوط؟ بس الفكرة ان هذا الأمر له تطبيقات أخرى
كتيرة غير حكاية اللي هو ال shopping يعني ممكن تبقى
هادى عبارة عنأسهم شركات والناس بتشتري أسهم وتبيع
أسهم فممكن اللي بيستخدم بدل .. بدل ما نحكي عن سلع
بقالة نحكي عن أسهم شركات ونشوف إذا الله واحد اشتر
سهم في شركة فلانية فغالبا نتوقع انه هيشتري في شركة
أخرى بناء على ال historical data اللي زي هذه اللي
بتكون جمعة وأمثلة أخرى كتيرة أو تطبيقات أخرى كتيرة
بس المهم الآن احنا بنشوف كيف يمكناستخلاص rules من
association rules ايش هي association rules؟
association يعني مصاحبة
يعني ان الشغل هذا ال item هذا عادة ما بيصحبه ال
item الآخر او مجموعة ال items الأخرى هنا عندنا هي
ال spaghetti بالصوص مكررين كاش مع بعض مع بعض هاي
الصوص ال spaghetti صح؟ وفي هنا وين كمان هاي الصوص
جاي لحالهاSauce كهيلة حالة الان انا بقى الواحد
يمكن يكون عنده Spaghetti في المطبخ من قبل الهدف
صار بناء على هذا ال data اللي موجودة انه نستخلص
rules اشي زيه كأنه اذا اشترا فحتما او نستمتش نتوقع
نشتري Spaghettiولكن هي confidence تبعها ان انا مش
مضرور يجيب 100% ليش صحيح؟ لأن هاي مضمع مثلا اشترق
source هاي انا اشترق source وانا اشترق source
تانية صح ال 80% هاي فكركوا من اين اجت؟ اجت لأن هم
الخمس مضمع اشترق فيهم source هاي واحدة، هاي تمتين،
هاي تلاتة، هاي أربعة، هاي خمسةأربعة منهم اشتروا
معاها الاربعة من الخمسة هي ال تمانية في المية
فاحنا بناء على ال statistical information هذه يعني
هذه عملية احصائية اللي احنا احصينا جديش اكام مرة
اشتر سوس و اكام مرة معاهم اشتروا سفاجيتي لجل انهم
اربعة من الخمسة يبقى تمانية في المية فاحنا اتشكلت
ال rule بناء على هذا اذا كان سوس فسفاجيتي
confidence يعني احنا متأكدين من هذا الاستمتاش
بالنسبة 80% okay في اشي تاني كده ال confidence في
اللي هو الرولة المكتبة اللي كاتب معاها اللي هو ال
support ال support اللي هو بالاختصار هذه الرولة
ايش المعطيات اللي بتدعمها ايش المعطيات اللي
بتدعمهاإن هاي واحد هاي أربع مرات أربع مرات عندنا
اشترى صوص و معاه سجنتي اللي هي هذه صح و هذه و هذه
و هذي صح أربع .. أربع records بتدعم هذا الحقيقة
الأربع هذولة من ال total أربعة على سبعة هما السبعة
و خمسين في المية يعني احنا قاعدين بنقول ثقاتنا
بهذه ال role تمانين في الميةويدعمها او احنا ما
استخلصناها بناء على حقائق 57% support لهذا ال rule
الآن عاوزين احنا الامر هذا يتم بشكل algorithm يعني
نعطيها ال data set هذا وهي تستخلصنا منه rules ال
algorithm عشان تستخلص rules فيه إشكالية كبيرة وهي
انه لما نكون في عندي اناأولا خلّينا نراجع بس ال
text هدا ال table هدا suggest that ان ال sauce and
spaghetti are likely to be purchased together and
thus we can write a social association rule if a
customer purchases sauce then the customer also
purchases spaghetti وصيغناها بهذا الشكل تمام؟و هاي
زى ما حكينا ال support and confidence are used for
selecting ال valid association الان بناحكي عن ال
valid association rules الان بس قبل بنتفج على بعض
الاصطلاحات في الأول ان انا في عندى
الاصطر
تبع الجدول ده ليش اتفكنا ان اسمها transactions كل
transaction يحتوي على مجموعة من الitems افترض ان
انا عندي item
set ايش
يعني item set يعني هى كل ال items اللى موجودة فى
ال supermarket مثلا وفي عندي طبعا transactions
اللى هى كل ال transactions اللى فعلا وقعت او حلثت
كدا عمل السوبر ماركت هذا الان ال rule واحدة ال
association rule واحدة ممكن تصيرها على أساس انها
عبارة عن اذا X فY X و Y هدول ايش مجموعات item sets
الواحد منهم هدولة item set وهذا برضه item setطيب
احنا تاول كنا بنقول sauce فهي spaghetti طيب
هذا مجموعة و هذا مجموعة اينها؟ هذا مجموعة و هذا
مجموعة بس ال cardinality one عدد عناصر المجموعة
واحد طب احنا ليش بنقول مجموعة؟ اذا كان احنا ال
rules اللي بتحكي عنها هي انه اذا اشتر الأنصار
الفلاني او السلاسل الفلاني فهيشتر .. لأ احنا ايضا
معنيينبإنه لو اشتره كذا وكذا ايش
ممكن يشتري؟ ماشي يعني صياغتنا للقول general بمعنى
انه احنا مش معنين بسلعة واحدة في الشرط وسلعة واحدة
في الاستنتاج لأ ممكن يكون اكتر من سلعة اشتراه
وبالتالي القول تقولي انه أيضا هيشتري كده فعدد
العناصر الشرط وعدد العناصرconclusion أو الـ
consequent مش limited to only one item عشان هي كده
بنسمي هذا item set و بنسمي هذا item set ايش معنى
ذلك؟ معنى ذلك لو انا عندي ال item set الكبير يحتوي
على التلاتة عناصر هذا ولاب بلاش
ال item set الكبيرواحد من ال transactions يحتوي
على تلات عناصر هدولة اللي هم ال bread والصوص
والسباجيتي أكم item set ممكن أكم subset خلينا نقول
أكم subset من هذا ال set مش هاد مجموعة هي تلات
عناصر هي one subset ال bread لحاله الصوص لحاله
السباجيتي لحاله بعدين ال bread مع الصوص هذا إيش
subset البريد و الساوس و السبجتي البريد و الساوس و
السبجتي البريد و السبجتي البريد و الساوس و السبجتي
البريد
و السبجتي البريد و الساوس و السبجتي البريد و
السبجتي البريد و السبجتي البريد و الساوس و السبجتي
البريد و
السبجتي البريد و السبجتي البريد و السبجتي البريد و
السبجتي البرهل لو اشتر بريد ممكن يشتري صوص و
سفاجتي و بنسبة كده هل لو اشتر اي واحد من هدولة ال
subsets ممكن استخلص انه هيشتري اي واحد اخر من ال
other subsets هذا هو الهدف العام ان احنا بيكون في
عندنا احنا بيكون في عندناال items كلها و ايش بتولد
subsets من هذه ال items عايزين نشوف علاقة اي واحد
من هذه ال subsets باي subsets اخر صح يعني انا هنا
انا هنا بالنظر استخلصت role واحدة طيب هل يمنع انه
نقدر استخلص role اخر هل بيمنع انه نقول والله bread
وملكإذا اشترها بريد فهيشتري ملك مافي إيبانة بنشوف
ال algorithm هتعطينا هذا rule ولا مش هتعطينا ال
algorithm ممكن تعطينا إياها ك rule بس ال
confidence تبعها ايش هيكون ممكن هيكون مخفط تعالي
نتطلع على ال confidence تبع هذا rule إذا اشترها
بريد
فهيشتري
ملك تقدر تحسب ال confidence تبعهاكداش؟ كيف بدنا
نحسبه؟ كيف حسبنا ايد؟ اه بدنا ايد اكتر مرة اجوا
لاتنين مع بعض ال bread هنا مجاش، هنا مجاش، هنا
مجاش، خمسة، هنا اجت، صح؟ هنا بيف مع ملك، هنا ملك و
مافيش bread، تمام؟ فال .. مرة واحدة؟أجى في كل
المرباط اللى .. أه أكم مربى أجى ال bread فيها
مرتين هاي مربى هاي ال bread موجود هنا و هاي ال
bread موجود هنا صح؟ صح؟ مش هيك احنا حسبنا في الأول
نشوف وين المرباط اللى موجود فيها ال bread و أكم
واحد منهم موجود فيها ال milk هنا ال bread موجود هي
.. يعني هنا مافيش bread، مافيش bread هنا فيه،
مافيش .. يعني موجود هنا، هنا مافيش، و هنا مافيش،
تبقى هنا مرتين في المقصة موجود فيهم ايه؟لأ ملح بس
طبعا فواحد على اتنين بسوة 50% طيب هذا ايش هذا ال
confidence بال support اللي هو واحد على سبعة جداش
ايوة هذه ال combination حدثت اكتر مرة بس في
المراهب واحد من سبعة 14% ال support 14% صح؟
هل يعنيني هذا ال role كثير إذا كان confidence
الخاص بي خفض لدرجة 50%؟و ال support تبعها برضه
منخفض لا تقنين هذا ال rule صح يبقى انا لما بدي
اعمل algorithm لو بدي اعمل algorithm اللي تستخلص
rules لازم اعطيها minimum اقولها طلعيلي rules اللي
ال support تبعها هيكون مش اقل من كذا و ال
confidence تبعها مش اقل من كذا لازم اعطيها minimum
ايش
minimum cash support و minimum confidence
جداش انت شخصيا مرضيك confidence انه مايجلش عن جداش
انا بعتقد لو انا بدي انا صاحب supermarket و بدي
rules بدي ال rules اللي متجلش عن 80% ال confidence
تبعها انه دايما او في 80% من الحالاتهذا يؤدي إلى
هذا او هذا السلعة تجمع هذه السلعة انا شخصيا 80%
مايجلش ال confidence وال support مايجلش عن 50%
ماشي يعني ايش انا بدور على رؤوس يتحقق فيها الشرطين
انه
تبقى ال confidence تبقى على 80% وال support تبقى
شجال من 80% وال support مايجلش عن 50% اي ruleالـ
confidence أقل من ذلك أو الـ support أقل من ذلك
يجب أن تشيحها لا يتأثر كثيرا على شغلي أو على
القرارات التي تريد أن تعملها هناك في المثال هذا
اللي هو يبدأ فيه اللي هو انه طبعا احنا احنا هي
حسبة ال support هي عبارة عن ايش كيف بنحسب ال
support ان لو اندي X هذا item set و Y item set عدد
المرموط اللي حدث فيهاالاتنين جايين مع بعض مش هي
كتبوا حسابنا لما حسابنا ال support اتنين أجوا مع
بعض أكتر مرة واحدة على عدد الكليها عدد الكلي اللي
هو السبعة صح؟ okay الآن ال confidence ال
confidence كيف حسبناه؟ أخدنا عدد المرات اللي حصل
فيها milk جاي مع breadحصل فيها milk مابين عدد
المرات اللى جاى فيها الbread تمام؟ يعني عدد المرات
اللى أجوا الأثنين مع بعض كانت واحدة عدد المرات
اللى أجى فيها bread كان اثنين صح؟ عدد المرات اللى
أجوا الأثنين ال union of X and Y على عدد المرات
اللى أجى فيها X X اللى هو ال short كان مرتين bread
واحدة منهم بس اللى جاى فيها milkفهذه حسبة ال
confidence okay ال .. الان احنا لو بدنا نبقى نحسب
ل .. في نفس المثال نحسب ل ال other لو بدنا نتخمن
other rules على مثلا spaghetti
sauce اه احنا شوفنا صوص spaghetti مظبوط ماكنتش كان
اطلع معانا80% confidence و 57% support، لو العكس،
لو جد أكل سفاجيتتي صوص، عدد المر .. يعني إيش
احتباليك لو اشتر سفاجيتتي ان يشتري صوص؟ طبعا هذه و
.. و عكسها لا يساوي بعض، صح؟ أه؟ سفاجيتتي اشتر
أربع مرات سفاجيتتي، و في كل الأربع مرات كان شاري
صوص، صح ولا لا؟ يرجع 100% confidenceلكن ال support
هو هو لأن هما أربع مرات من السبعة ال beef و ال
milk احنا كنا نحكي بريد و ميك ال beef و الميك في
كل المرات اللي
اشتروا فيها ال beef اشتروا ايضا ميك ال confidence
لكن ال support اتنين من سبعة لان هذولة هم المرتين
المحيطات اللي تشتغل فيها ال beef و لا .. على
المرات اللي تشتغل فيها ال beef بس هذولة من
الاجمالي .. من .. من .. بقى بيطلع تسعة و عشرين و
تمانية و عشرين ال support مرة أخرى احنا الان كله
هنا توصيف للمسألة بس ما حكينا في قليل التعامل
معاها و استخراجال rules هذه بشكل algorithm يعني
احنا قبل ما نحكي في ال algorithm بس شغل بسيط وهي
ان لو انا عندي عدد ال items ال items مش ال item
sets عدد ال items يعني milk bread كده يساوي M فانا
ممكن اطلع معايا rules rules بعدد تلاتة أس M بس
يعني لو انا عنديببصرة شديدة زى فى ال example اللى
فات اكم عندنا تمانى items كلهم ال items هدول اللى
فى ال table لو عديتهم ال beef و الملك لو عديتهم هم
بس تمانى ال تمانى هدولة ال تمانى هدولة بترتب عليهم
ست الف و خمسين ruleأكيد حيكون فيه rules ال support
تبعها منخفضة و ال confidence تبعها منخفضة بس ال
algorithm بدها تيجي تفحص الكل مظبوط هدوم تمانية
هدوم تمانية هدوم تمانية هدوم تمانية هدوم تمانية
هدوم تمانية هدوم تمانية هدوم
تمانية
هدوميعني بيحصل فيه نوع من الـ pruning إذا بتذكروا
في ال minimax pruning أو ال alpha beta pruning في
ال minimax تمام فاحنا الآن ال algorithm اللي هنطلع
عليها اللي هي a priori algorithm اللي
هتشغل على two phases أو stages
أولا تعمل ال item sets ثم تعمل ال rules ال rules
هي عبارة عن item set و item set نعمل ال item sets
ثم نشكل منها rules ال item sets الآن احنا معنين
بال item sets اللياللي تكون frequent يعني ايش
frequent يعني هي اصلا ال item sets هذه متكررة كتير
يعني مثلا اتول لما بدينا احنا بالصوص و ال
spaghetti هذا ال item set هذا الزوج من العناصر
متكرر كتير في ال .. لو واحد تاني مش متكرر كتير
يعني مثلا زي اللي هو ال .. ال .. ال beef ال beef
هو نفس ال beef مش موجود في كل هذا الا مرتينفانبالغ
لما انا اكل بيف معالج شيز بيف معالج شيز مش هذا
item set أكل مرة موجود مرة واحدة فقط صح فانا في
انديبدي قياس لل frequency تبع اي item set لسه قبل
ما احكي عن ال rules و ال confidence تبعها بدي احكم
او احكم على ال item sets على اساس ال frequency ايش
يعني frequency يعني مدى تكرارها frequency يعني في
frequency احنا نفهمها على اساس تذبذب صح؟ بس هنا
معناه اخر اللي هو جدش تتكرر في ال data set اللي
عندنافبنفهم ما هو مفهوم الـ frequency نحتاج
لنفهم مفهوم الـ frequent يعني
عندما نقول frequent عمبار item set يعني item set
بيتكرر كتير ال item set هذا مرة أخرى بقول قد يكون
في عنصر واحد أو قد يكون فيه أكتر الان لو أنا عندي
data itemsبعدد M أكم item set ممكن يتشكل من هذول
ال M two to the M minus واحد يعني لو أنا عندي كده
ال items اللي كانوا عندنا اتوا تمانية اتنين اقصى
تمانية ناقص واحد كده اكم item set ممكن يطلع معانا
متين56-1 اتنين
اقص اربعة اتنين اقص اربعة نقص واحد ساوي 16
15 item set الان ال item sets هذوله انا ممكن اطلع
عليهم على شكل اللي هو بيسميها ال lettuce هذي ايش
يعني هاي عندي بالاصل ال item sets اللي one item
هذا ال level يحتوي على ال item أنا عندي كل الكل ال
items اللي عندي بس أربعة ABCD بس أربعة لا تمانية
ولا سبعة ولا غير على فرض ان اللي عندي بس أربعة
فعندي انا بعض ال item sets هيبقى فيها single item
زي هيك ال A لحالة ال B لحالة ال C لحالة ال D لحالة
وفي عندي item sets فيها عنصرين و item sets فيها
ثلاث عناصر وفي الأخر يكون في هذه item set واحد
وحيد في الأربع عناصر خلي بالك ان هدولة هذا set
مجموعة مش ordered list يعني a,b,c,d هي نفسها c,d,e
,b اه مش ايه قلنا a,b,c,d هي نفسها d,c يعني اي
ترتيبة هي نفسها صح؟ الآن هدولة قدهم هدولة هم بطلع
18 مش هم لنا اربع itemsهل هذا يظهر 15؟ 1,2,3,4,5,6
,7,8,9,10,11,12,13,14,15,16,17,18,19,20,21,22,23
,24,25,26,27,28,29,30,31,32,32,33,33,33,33,33,33
,33,33,33,33,33,33,33,33,33,33,33,33,33,33,33,33
,33,33,33,33,33
الان هذا ال item set كل واحد من هذول يفرض ان ال
algorithm تبعتي اول ما تيجي تفرض مختلف
ال item set المحتملة و بعدين تيجي تشوف ال
frequency تبع كل واحد ال frequency تبع كل واحد
بمعنى ان تبدأ تقول من ال a لحاله ال a لحاله مثلا
ال bread لحاله ال milk لحاله
جدّيش ال frequency تبعته يعني جدّيش موجود عندي في
أكم transaction okay لأن إذا ال frequency تبعته
أكبر من أكبر من ال support اللي أنا بديه يبقى
الكويس إذا أجل يبقى هو مرفوض واللي بتفرع منه أيضا
مرفوض لأن اللي بتفرع منه يعني إذا هذه لحالة مرفوضة
فما بالك هذه معواحد تاني مش بتبقى أقل صح؟ يبقى أنا
الآن لو في عندي frequent item set لو عندي
infrequent item set زي هذا مثلا يبقى هو و أي item
set آخر هذا بيظهر بداخله إذا هذا infrequent يبقى
حتما هدولة كلهم infrequent باستفنيهم يعني إيش؟
يعني pruning يعني ب ..أدور شوية الـ Electricity
ولا بحسب ال frequency يعني بأجي أنا هنا حسبت ال
frequency تبع هذا مجبور ال frequency مجبور مجبور
لأ هذا مش مجبور ال frequency أقل من أقل من ال إيش
أقل من ال support اللي أنا بديه يبقى هذا مش مجبور
هو ك item set بيطلع ضمن الحسبة و بيطلع ضمن الحسبة
أي item set آخر يحتويها ال D هذه موجودة هنا موجودة
هنا اشتغلOkay الان هذا ال A هذا ال A ايش ممكن ييجي
في item sets اخرى هو نفسه بيجي مع ال B بيجي مع ال
C بيجي مع ال D صح؟ مافيش غير هيك هم ال A و ال B و
ال C و ال D مظبوط؟ طيب الان حسبت لهذا ال frequency
بتوعته مقبولة هذا مقبولة هذا مش مقبولة لأن هو والي
شايف؟
هذا مش مقبول من هنا هذا هذول اتنين شطبنا عليهم
لأنهم جايين من مين؟ من AD هذا شطب عليه لأنه جاء من
مين؟ من BD و برضه من CD شايف هذا ال .. و هذا نفسه
ب مع ال D طبعا الآن هذول يبقى هيشطبوا هذاالألجورية
المصادره عندنا آلية لاختصار الشغل لتقليل ال
computation أنهي ال computation اللي وفرناها ان
انا احسب ال frequency تبع هدولهأنا بمجرد مشوفت
هدولة وشوفت انهم بيحتوي على واحد ال frequency على
items ال frequency ده معاه منخفضة استفنتهم تلقائيا
بدون ما أروح أغلب حالي و أعمل عملية إحصاء جديش
هدولة موجودين في ال table يبقى وفت عليه
competition ولا لأ صح okay يبقى الآن احنا اول
إنجاز اللي هو استخلصناأولا created and filtered ال
item sets اللي frequent يعني اللي above ال minimum
in
the first stage
العيوريثم يجد كل المجموعات المستخدمة المستخدمة
المستخدمة المستخدمة المستخدمة المستخدمة المستخدمة
المستخدمة المستخدمة المستخدمة المستخدمة
المستخبدنا نشكل منها rules بدال ما كنا نشكل rules
من كل ال item sets اللي معانا ال 15 او ال 255 الآن
اختزلنا الرقم هذا الى best frequent يعني هنا ال 15
هيطلع منهم بس 1,2,3,4,5,6,7 بس frequent بدال ..
اقول .. اطلع rulesمن 255 او من 15 item sets لأ
الان متطالع روز من 7 فقط اهوا بكتير ولا لأ فخطوة
ال stage الأولى هي تنجز ليها عملية تقليل ال item
sets إلى بس ال frequent in the first stage ايش
قلنا ال algorithm finds frequent item setsit
generates the rules لـ high confidence high
confidence يعني ان ال confidence تبعتها أعلى من ال
minimum confidence فهذا المثال او هذا الجدول لو
أضعت عليهأول شيء السبعة هدولة واحد اتنين تلاتة
اربع خمسة ستة تمانية هم التمانية items الأصليين
هدولة item sets يعني هتطلع بين curly braces ال
braces هذه يعني هو set بس يحتوي على عنصر واحد هذا
ايش ال support تبعه ال support تبعه كيف حسبنا كلنا
جداش متكرر من المجموعة من المجموعة ال transactions
هذا ال beef ظهرت مرتينمن السبعة هذه البرت برضه
مرتين هذه مرتين هذه مرة واحدة من السبعة عشان هيك
ال support تبعها 14 هذه مرتين هذه ال milk زهرت
كتير تمام اربع مرات من السبعة هذه ال sauce زهرت
خمس مرات تمام ال spaghetti زهرت اربع مرات فهذا
الرقم السابق الان ايش احنا قلنا اذا هذا ال item
six اذا هدولة item sixو انا بدي اخد منهم ال
frequent فقط ايش يعني ال frequent يعني ال support
تبقى اعلى من ال minimum اذا ال minimum انا هاندي
25 مفترض ال minimum support سوى 25% مين اللي هيضل
و مين اللي هيطلع هذا اللي هيطلع و الباقي كله هيضل
مظبوط احنا بنتعامل يا شباب على اساس انهالـ Minimum
Support زي ما هو كاتب هنا Minimum Support 25 و
Minimum Confidence 75 خلاص مش 80 زي ما أنا بدي
المهم Minimum Support 25 و Minimum Confidence 75
فيبقى عمليا أول واحد هيطير اللي هو ال chicken الآن
طار ال chicken يبقى أنا الآن الخطوة التالتة لسه
أنا هنا على فكرة هذا ال table بس لسه ناتج الخطوة
الأولىنتيجة ال stage الأولى creating ال item sets
بس أول خطوة في creating ال item sets أن أطلع ال
item set المفرضة بعدين بدي أطلع ال item set
الزوجية فبدي أجيب كل واحد من هدولة و أدمجه مع مين
و ألحمه هاي ال beef ده لحمه مره مع ال cheese مع ال
chicken مع الملك مع الصوص مع ال spaghetti مع إيش
كمان مع العناصر مع العناصر الأخرى تمام؟و كل .. هذا
item set لان .. هذا item set ثنائي أو زوجي هل تبقى
شخصيا chicken؟ اه .. هل حضرت هنا chicken؟ ماعليش
احنا .. انا بدي اكل ال beef طيب انت بقعد كاش ال
chicken عشان ت .. ت .. اه المفروض مانتبعش معايا ال
chicken لإن احنا من الأساس يعني ال node تبعتها
تشطبت عليها بأي إشي هي موجودة فيه تتشطب عليها صح؟
عمليا .. عمليا .. يعني على أساس أنه ما .. ما
شرطبش، بس .. بس لو .. شوف ما هو أسده، إيش الجدول
هذا؟ يعني عشان يختصر عليه الحسبة هذه، يفترض أنه
شرطبه، فإذا شرطبه، الجهد أيضا مش هيكون موجود من
الأصل، والدليل أنه هيطلع ال support اللي هو من
خافهاالخطوة اللي بعد هي كده بعد ما أعمل الزوجي بدي
أعمل الثلاثي بعد الثلاثي مافيش إشي بالنسبة لنا هنا
لأنه هدوله بس الأربع items على أساس أنه هدوله
الأربع items بستمر لحد ديت ماقدرش أولد أعمل
generation ل item sets لسه ال rules ماحاجهاش ميعمل
بعد ال item sets الآن أنا بدي آجي أعمل اللي هو ال
rules okay
هذا الـ slice هي تلخيص لكلام اللي حكيناه هنا في ال
generality of the item اول step او اول pass او اول
short في ال stage one هاي بعمل ال singular item
sets بعد هيك بحسب ال support لكل واحد منهم و
باستثنىاللي أقل لأن ال support ال value ال support
طبعا below below ال minimum support okay خلصنا
الآن ال second class بتعمل من هالولا هدول بتاعتمل
من ال seeds بتعمل منهم لسه مزداد لسه كله في ال
item sets بتعمل من المزدوجة okay بتعمل two item
sets ادمج اتنين مع بعض و أرجع أحسبهذه المزدوجة
كلها دول مزدوجة احسب ال support تبعهم بيطلع معاه
21 ميض اللي اقل من هذا بيطلع معاه من ال 21 ميض
بيطلع معاه من هذولة الان بيكون الاساس او ال seed
لثلاثيات للاطم سات الثلاثيةالان ثلاثي رباعي خمسي
لحد ما اكثر يعني هنا نشوف الواحد و عشرين طلعولي
السبعة هدول بعد هيك السبعة دول طلعولي أربعة و بعد
هيك الأربعة طلعولي لحد هيك بيبطل يطلع معايا item
sets okay الان بعد هيك هي التلاثيةالان هذا فلاني
بكرره بكرره زي ما قلت لحدين ما يبطل معايا يطلع
معايا more item sales بعد هيك بيجي دور اللي هو ال
rules okay بنكمل المحاضرة الجاية بنحكي فيه أخر
نقطة اللي هي كيف ت generate ال rules من ال item
sales اللي بتطلع معانا في الأخر قضية بسيطة جدا