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A Framework for Visualizing  A Framework for Visualizing  Association Mining Results  Association Mining Results

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Academic year: 2021

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Tam metin

(1)

A Framework for Visualizing 

A Framework for Visualizing 

Association Mining Results 

Association Mining Results 

(2)

Data Mining 

Data Mining 

•  Developing deeper understanding of the data 

•  Discovering hidden patterns 

•  Coming up with actionable insights 

•  Identifying relations between variables, 

inputs and outputs 

•  Predicting future patterns 

Introduction

(3)

• 

• 

Association mining 

Association mining 

–  Very popular data mining method  –  Produces interpretable and actionable results 

• 

• 

Association rules 

Association rules 

–  “If  the customer purchases Item A,  then with probability C  she will buy Item B. ” 

Introduction 

Antecedent  Antecedent  Consequent  Consequent

(4)

Introduction 

Support:  Support: Fraction of transactions  Confidence:  Confidence: Conditional probability of  having Item B given Item A.

(5)

•  Our study 

–  Single­dimensional  –  Single­level 

–  Boolean association rules 

–  In the context of market basket analysis market basket analysis 

•  Literature 

–  Multitude of interestingness measures (ex:  support)  –  Efficient algorithms to compute these measures  –  Few studies focus on the interpretation of the  association mining results 

Introduction

(6)

•  Growing field of computer science 

•  Visually representing multi­dimensional data 

for knowledge discovery 

•  User­friendly and successful software tools 

–  Miner3D  –  Spotfire  –  Advizor  –  DBMiner  –  IBM Intelligent Miner Visualization  –  Omniscope  –  yEd 

Information Visualization 

Information Visualization

(7)

Miner3D  Miner3D  www.miner3d.com  www.miner3d.com  Omniscope  Omniscope  www.visokio.com  www.visokio.com

(8)

•  The analyst does not have to 

understand complex 

algorithms. 

•  Almost no training required. 

•  There are no limits to the 

types of insights that can be 

discovered. 

Information Visualization

(9)

•  Motivation 

–  Visualizing the results of association mining can  help end­users significantly in knowledge  discovery 

•  Contribution 

–  – Framework that merges association mining with Framework  information visualization  –  Flexible and human­centered way of discovering  insights 

Our Study

(10)

•  Graph­based framework 

•  Visualizing and interpreting the results of 

association mining algorithms as directed 

graphs. 

•  The items, the itemsets, and the association 

rules are all represented as nodes. 

•  Arcs represent the links between the items 

and the itemsets/associations. 

Framework

(11)

•  Exploit already existing 

–  Graph Drawing Algorithms  –  Software (yEd Graph Editor) 

in the 

information visualization 

literature 

•  For visualization of results which are 

generated by already existing 

–  Association Mining Algorithms (Apriori)  –  Software (Borgelt’s implementation) 

in the 

data mining 

literature 

Framework

(12)

12 

•  Visualizing Frequent Itemsets 

Framework 

Itemsets  Items  Areas of the nodes represent 

(13)

13 

•  Visualizing Frequent Itemsets 

Framework 

Items  Itemsets  Shades of blue represent the 

(14)

14 

•  Visualizing Association Rules 

Framework 

Items  Rules  Node colors show the  Areas of the nodes represent  the support levels

(15)

15 

•  Visualizing Association Rules 

Framework 

Incoming arcs of the rule 

nodes are shown in grey and  outgoing arcs are shown in 

(16)

16 

1.  Collect market transactions data 

2.  Run an efficient implementation of the 

Apriori algorithm to generate 

•  Frequent itemsets  •  Association rules 

3.  Translate the results of the Apriori 

algorithm into graph specifications 

4.  Create the graph objects based on the 

calculated specifications 

5.  Run the available graph layout algorithms 

and try to visually discover interesting and 

Steps in Implementing the Framework

(17)

Analysis of Supermarket 

Sales Data 

(18)

The Data 

Desciption  Field Name  Product Number  PRODUCT_NO  Transaction ID  TRANSACTION_ID 

•  Belgian supermarket 

•  ~90,000 transactions 

•  ~16,000 unique items

(19)

19 

Frequent Itemsets 

Frequent Itemsets 

Support > 2% 

(20)

20  Frequent Itemsets  Frequent Itemsets  Interactive Visual Querying  Interactive Visual Querying  Item 38 forms frequent 

(21)

21  Frequent Itemsets  Frequent Itemsets  Interactive Visual Querying  Interactive Visual Querying  Association between items 38 

(22)

22 

Frequent Itemsets 

Frequent Itemsets 

(23)

23  Association Rules  Association Rules  Support > 2%  Confidence > 20%  Classic Hierarchical Layout 

(24)

24  • Initiate a promotional  campaign for Items 110, 36,  or 170  • Place these items next to  Association Rules  Association Rules

(25)

25 

Association Rules 

(26)

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