کلاسه بندی[1] یکی از وظایف اساسی در داده کاوی[2] است که بطور وسیعی در زمینه یادگیری ماشین[3]، شبکه های عصبی[4] و تشخیص الگو[5] مورد مطالعه واقع شده است. ورودی، مجموعه ای از نمونه های آموزشی[6] است که شامل چندین ویژگی[7] است. ویژگی ها با توجه به دامنه مقادیرشان به دو دسته ویژگی های گسسته[8] و ویژگی های پیوسته[9] قابل تفکیک هستند. در حالت کلی، یک کلاسه بند[10]، توصیف مختصر و معنادار (مدل[11]) برای هر برچسب کلاس[12] در رابطه با ویژگی ها تولید می کند. سپس، مدل برای پیش بینی برچسب کلاس نمونه های ناشناخته[13] بکار می رود. کلاسه بندی همچنین بعنوان یادگیری با ناظر[14] نیز شناخته می شود که در آن هر نمونه آموزشی دارای برچسب کلاس است. در حالی که، یادگیری بدون ناظر[15] یا خوشه بندی[16] جستجو می کند و گروه های همگن از اشیا را بر اساس مقادیر ویژگی هایشان دسته بندی می کند؛ در واقع، نمونه ها دارای برچسب کلاس نیستند. کلاسه بندی در محدوده وسیعی از کاربردها از جمله آزمایشات علمی[17]، تشخیص دارو[18]، پیش بینی آب و هوا[19]، تایید اعتبار[20]، تقسیم بندی مشتری[21]، بازاریابی هدف[22] و تشخیص تقلب[23] بطور موفقیت آمیزی بکار می رود.

کلاسه بندی بر پایه الگوها[24]، یک متدلوژی جدید محسوب می شود. کشف الگوهایی که نشان دهنده تمایز بین کلاس های مختلف هستند، یکی از موضوعات مهم در داده کاوی محسوب می شود. در این تحقیق، ما کلاسه بندی را بر اساس الگوهایی به نام الگوهای نوظهور[25] (Emerging Patterns) که تمایز بین کلاس ها را بصورت بارزی نشان می دهند، از مجموعه داده ها[26] استخراج می کنیم و سپس، بر اساس آنها، کلاسه بندی را انجام می دهیم.

2-1-  مفهوم الگوهای نوظهور

مفهوم الگوهای نوظهور برای استخراج دانش از پایگاه داده ها توسط Dong و Li پیشنهاد شده است تا تغییرات قابل توجه بین کلاس ها را به تصویر بکشند [1]. یک الگوی نوظهور، ترکیب عطفی بین ویژگی هایی است که میزان احتمال حضور آن در یک کلاس نسبت به دیگر کلاس ها بطور قابل توجهی تغییر می کند [1،2]. این الگوها مفید هستند به این دلیل که قادر هستند تا وجه تمایز بین کلاس ها را بیان کنند. در صورتی که میزان فراوانی[27] هر الگو که در یک کلاس نسبت به دیگر کلاس ها قابل توجه باشد، نشان دهنده آن است که این الگو، بطور خاص به این کلاس اختصاص دارد و از طرفی این نوع الگوها برای پایگاه داده هایی که بحث محدودیت زمانی برای استخراج دانش از آنها مطرح است، اهمیت ویژه ای می یابند.

استخراج الگوهای نوظهور بدین صورت مطرح می شود: « پیدا کردن آیتم هایی که نرخ رشد[28] آن (که بصورت نسبت احتمال آن آیتم بین کلاس های مختلف تعریف می شود) از مقدار آستانه ای بیشتر باشد.» این مقدار آستانه باید بگونه ای انتخاب شود که الگوهای استخراجی ، تفاوت و تمایز بین کلاس های مختلف را نشان دهند. این الگوها در واقع مجموعه ای از آیتم ها هستند که بیان کننده ترکیب عطفی بین مقادیر ویژگی ها هستند [2].

نوعاً، تعداد الگوهای استخراجی بسیار زیاد است اما فقط شمار کمی از این الگوها برای تحلیل داده ها و کلاسه بندی مطلوب و مفید هستند. از آن جایی که مقدار زیادی از این الگوها بی ربط[29] و تکراری[30] هستند، دانش جدیدی را فراهم نمی کنند و لذا تاثیر نامطلوبی بر روی دقت کلاسه بند دارند که موجب کاهش دقت پیش بینی[31] می شوند. برای افزایش کارایی[32] و دقت، بایستی روالی را توسعه داد که الگوهای وابسته و غیر مفید حذف شوند تا شمار این الگوها کاهش یابد.

یک الگوی نوظهور با احتمال بالا در کلاس خودش و احتمال پایین در کلاس مقابلش می تواند برای تعیین یک نمونه تست بکار رود. قدرت این الگو توسط معیارهایی مثل فراوانی نسبی[33] و نرخ رشد ( نسبت احتمال الگو در یک کلاس نسبت به دیگر کلاس ها) آن بیان می شود.

در بسیاری از زمینه های کاربردی مانند کشف دانش از داده های ژنی[34] ، پردازش تصویر[35]، کشف نفوذ[36] ، کشف برون هشته[37]، کشف کلاهبرداری[38] ، داده های نامتوازن[39] ، جریان داده ها[40] ، بیوانفورماتیک[41] ، سیستم های پیشنهاد دهنده[42] ، نیاز است که تغییر ناگهانی در داده ها تشخیص داده شود. الگوهای نوظهور تغییرات ناگهانی و تفاوت های قابل توجه را از داده ها استخراج می کنند. الگوهای نوظهور، در زمینه پردازش تصویر برای قطعه بندی بدین گونه عمل می کند که سعی می کند در پیکسل هایی که تغییر ناگهانی شدت[43] بوجود می آید را بعنوان یک قطعه جدید معرفی کند. در زمینه کشف نفوذ و کلاهبرداری، رفتار داده ها پیگیری می شود، زمانی که رفتار داده ها بصورت ناگهانی تغییر کند، بعنوان نفوذ تشخیص داده می شود. در سیستم های پیشنهاد دهنده، سیستم به دنبال رفتارهای خاص و مختص هر کاربر است تا با کشف ویژگی های خاص هر کاربر، به او محصولات مطابق با علایق و استعدادهای او را پیشنهاد دهد. لذا الگوهای نوظهور در این راستا نقش بسزایی دارند.

3-1- مفهوم ویژگی های جریانی[44]

در داده های جریانی[45]، نمونه ها به مرور زمان دریافت می شوند در حالیکه تعداد ویژگی ها ثابت می باشد. اما در ویژگی های جریانی، تعداد داده های یادگیری ثابت می باشد ولی ویژگی ها بصورت دینامیک تولید می شوند و الگوریتم یادگیری به مرور زمان ویژگی ها را دریافت می دارد [31، 32]. در ویژگی های جریانی روال بدین صورت است ویژگی های توسط روش های تولید ویژگی مانند روش های یادگیری رابطه ای آماری[46] و تعاملات بین ویژگی ها[47]، تولید می شوند. مشکلاتی که در پی تولید ویژگی ها توسط این روش ها بروز می کند بدین شرح است که: 1) میلیون ها و یا حتی بیلیون ها ویژگی تولید می شوند که بدلیل محدودیت های حافظه امکان نگهداری این حجم از ویژگی وجود دارد و از طرفی زمان بسیار زیادی بایستی صرف شود تا فرایند یادگیری شروع شود. 2) ویژگی ها توسط کوئری های موجود در SQL تولید می شوند که اجرای این کوئری ها محدود به زمان پروسسور[48] است تقریبا پروسسور هر صدهزار کوئری را در 24 ساعت اجرا می کند. از طرفی بسیاری از ویژگی ها تولیدی بی ربط و تکراری هستند[49]. این موضوع نشان می دهد که شمار کمی از این ویژگی های تولیدی در عمل در فرایند یادگیری موثر است و لذا تولید ویژگی ها هزینه بر است [32]. بر این اساس برای فائق آمدن بر این مشکلات، مفهوم ویژگی های جریانی شکل گرفت و تلاش شد تا با تولید دینامیک ویژگی ها و بررسی این ویژگی ها در زمان تولید و تاثیر آن بر روال یادگیری فرایند تولید ویژگی ها را هدایت کنند.

برای برخورد با چالش های مطرح شده، بایستی فرایند یادگیری قابلیت پاسخگویی به ویژگی های جریانی را داشته باشد. در واقع، روال یادگیری بایستی بصورت افزایشی با دریافت هر ویژگی قابل بروزرسانی شدن داشته باشد بدون اینکه به اولین مرحله یادگیری بازگردد. لذا در راستای استخراج الگوهای قوی بایستی در ابتدا ویژگی ها بررسی شوند و ویژگی هایی که بی ربط هستند را حذف کرد، سپس از روی ویژگی های مفید و قوی ، الگوها را استخراج کرد.

[1] Classification

[2] Data mining

[3] Machine learning

[4] Neural networks

[5] Pattern recognition

[6] Training instances

[7] Features

[8] Nominal

[9] Numerical

[10] Classifier

[11] Model

[12] Class label

[13] Unknown

[14] Supervised learning

[15] Unsupervised learning

[16] Clustering

[17] Scientific experiments

[18] Medical diagnosis

[19] Weather prediction

[20] Credit approval

[21] Customer segmentation

[22] Target marketing

[23] Fraud detection

[24] Patterns

[25] Emerging patterns

[26] Datasets

[27] Frequency

[28] Growth rate

[29] Irrelevant patterns

[30] Redundant patterns

[31] Predictive accuracy

[32] Performance

[33] Support

[34] Gene expression data

[35] Image processing

[36] Intrusion detection

[37] Outlier detection

[38] Fraud detection

[39] Imbalanced datasets

[40] Data streams

[41] BioInformatics

[42] Recommender systems

[43] Intensity

[44] Streaming features

[45] Data Streams

[46] Statistical Relational Learning

[47] Feature interaction

[48] CPU time

[49] Irrelevant Features