Aplicación informática para generación de reglas de asociación por conteo de frecuencias

Resum

En este trabajo se presenta una aplicaci´on inform´atica para la generaci´on de reglas de asociaci´on a partir del m´etodo de conteo de frecuencias y los conceptos asociados de soporte y confianza. La aplicaci´on (de car´acter gen´erico) es probada sobre datos de una red de riego, para generar reglas que describan el funcionamiento de la misma. Los datos recibidos son discretizados y posteriormente se lleva a cabo una proceso de conteo de frecuencias de aparici´on de estos valores para terminar elaborando un conjunto de reglas que ayuden a describir el comportamiento real, en ese periodo, de la red monitorizada. En los estudios descriptivos y predictivos, el tipo de an´alisis de datos m´as extendido es el conocido como `ýbasado en modelos�ý y el c´alculo de alguna variable se realiza en funci´on de una expresi´on aritm´etica o de un sistema de ecuaciones m´as o menos complejos, que plasman las restricciones f´ýsicas de la red y el comportamiento exacto de todas sus variables. Estos m´etodos han demostrado ser muy eficientes en la mayor´ýa de los contextos de aplicaci´on, pero son poco flexibles y muy vulnerables a anomal´ýas en el conjunto de datos. Un tipo de m´etodos alternativos, conocidos como `ým´etodos conducidos por los datos�ý, tratan de encontrar relaciones entre los datos, tendencias y asociaciones sin partir de ning´un conocimiento previo, y examinando exclusivamente los datos en s´ý. Estos m´etodos son menos dependientes del problema que pretenden resolver (es decir son m´etodos m´as generales, aplicables a diferentes marcos con ligeras modificaciones), igualmente eficientes en la mayor´ýa de los casos y menos susceptibles a los valores extremos o an´omalos en los conjuntos de datos. Concretamente, el m´etodo que se ofrece en este trabajo es conocido como Sistemas de Reglas de Asociaci´on. A partir de las reglas generadas se obtiene una descripci´on del funcionamiento de la red muy ajustado al comportamiento real.