Miningmodellinhalt von Zuordnungsmodellen (Analysis Services – Data Mining)

In diesem Thema wird der Miningmodellinhalt beschrieben, der Modellen eigen ist, die den Microsoft Association Rules-Algorithmus verwenden. Eine Erklärung der auf die Miningmodellinhalte bezogenen allgemeinen und statistischen Terminologie, die für alle Modelltypen gilt, finden Sie unter Miningmodellinhalt (Analysis Services - Data Mining).

Grundlegendes zur Struktur von Zuordnungsmodellen

Ein Zuordnungsmodell besitzt eine einfache Struktur. Jedes Modell verfügt über einen einzigen übergeordneten Knoten, der das Modell und seine Metadaten darstellt, und jeder übergeordnete Knoten enthält eine einfache Liste der Itemsets und Regeln. Die Itemsets und Regeln werden nicht in Baumstrukturen dargestellt, sie werden, wie im folgenden Diagramm gezeigt, zuerst nach Itemsets und anschließend nach Regeln geordnet.

Jedes Itemset ist in seinem eigenen Knoten (NODE_TYPE = 7) enthalten. Der Knoten enthält die Definition des Itemsets, die Anzahl der Fälle, die dieses Itemset enthalten, sowie weitere Informationen.

Auch jede Regel ist in ihrem eigenen Knoten (NODE_TYPE = 8) enthalten. Eine Regel beschreibt ein allgemeines Muster dafür, wie Elemente zugeordnet werden. Eine Regel ist wie eine IF-THEN-Anweisung. Die linke Seite der Regel enthält eine vorhandene Bedingung oder einen Satz von Bedingungen. Die rechte Seite der Regel enthält das Element des Datasets, das normalerweise den Bedingungen auf der linken Seite zugeordnet ist.

Hinweis   Wenn Sie die Regeln oder die Itemsets extrahieren möchten, können Sie eine Abfrage einsetzen, die nur den gewünschten Knotentyp zurückgibt. Weitere Informationen finden Sie unter Abfragen eines Zuordnungsmodells (Analysis Services – Data Mining).

Modellinhalt eines Zuordnungsmodells

In diesem Abschnitt werden nur diejenigen Spalten des Miningmodellinhalts detaillierter und anhand von Beispielen erläutert, die für Zuordnungsmodelle relevant sind.

Informationen zu den allgemeinen Spalten im Schemarowset, z. B. MODEL_CATALOG und MODEL_NAME, finden Sie unter Miningmodellinhalt (Analysis Services - Data Mining).

• MODEL_CATALOG
  Name der Datenbank, in der das Modell gespeichert wird.

• MODEL_NAME
  Name des Modells.

• ATTRIBUTE_NAME
  Die Namen der Attribute, die diesem Knoten entsprechen.

• NODE_NAME
  Der Name des Knotens. Bei einem Zuordnungsmodell enthält diese Spalte den gleichen Wert wie NODE_UNIQUE_NAME.

• NODE_UNIQUE_NAME
  Der eindeutige Name des Knotens.

• NODE_TYPE
  Ein Zuordnungsmodell gibt nur die folgenden Knotentypen aus:

  Knotentyp-ID	Typ
  1 (Model)	Stammknoten oder übergeordneter Knoten
  7 (Itemset)	Ein Itemset oder Auflistung von Attribut/Wert-Paaren. Beispiele: Product 1 = Existing, Product 2 = Existing oder Gender = Male.
  8 (Regel)	Eine Regel, die definiert, in welcher Beziehung Elemente zueinander stehen. Beispiel: Product 1 = Existing, Product 2 = Existing -> Product 3 = Existing.

• NODE_CAPTION
  Eine Bezeichnung oder Beschriftung, die dem Knoten zugeordnet ist.

  Itemsetknoten   Eine durch Trennzeichen getrennte Liste von Elementen.

  Regelknoten   Enthält die linke und die rechte Seite der Regel.

• CHILDREN_CARDINALITY
  Gibt die Anzahl von untergeordneten Elementen des aktuellen Knotens an.

  Übergeordneter Knoten   Gibt die Gesamtzahl von Itemsets plus Regeln an.

  Hinweis
  Eine Aufschlüsselung der Anzahl von Itemsets und Regeln finden Sie unter NODE_DESCRIPTION für den Stammknoten des Modells.

  Itemset- oder Regelknoten   Stets 0.

• PARENT_UNIQUE_NAME
  Der eindeutige Name des dem Knoten übergeordneten Knotens.

  Übergeordneter Knoten   Stets NULL.

  Itemset- oder Regelknoten   Stets 0.

• NODE_DESCRIPTION
  Eine benutzerfreundliche Beschreibung des Knoteninhalts.

  Übergeordneter Knoten   Beinhaltet eine durch Trennzeichen getrennte Liste der folgenden Informationen über das Modell:

  Element	Beschreibung
  ITEMSET_COUNT	Anzahl aller Itemsets im Modell.
  RULE_COUNT	Anzahl aller Regeln im Modell.
  MIN_SUPPORT	Die minimale Unterstützung für jedes einzelnes Itemset. Hinweis   Dieser Wert kann sich von dem Wert unterscheiden, den Sie für den MINIMUM _SUPPORT-Parameter festgelegt haben.
  MAX_SUPPORT	Die maximale Unterstützung für jedes einzelne Itemset. Hinweis   Dieser Wert kann sich von dem Wert unterscheiden, den Sie für den MAXIMUM_SUPPORT-Parameter festgelegt haben.
  MIN_ITEMSET_SIZE	Die Größe des kleinsten Itemsets, die als Anzahl von Elementen dargestellt wird. Ein Wert von 0 gibt an, dass der Missing-Status als unabhängiges Element behandelt wurde. Hinweis   Der Standardwert des MINIMUM_ITEMSET_SIZE-Parameters ist 1.
  MAX_ITEMSET_SIZE	Gibt die Größe des größten Itemsets an, das gefunden wurde. Hinweis   Dieser Wert wird durch den Wert beschränkt, den Sie bei der Erstellung des Modells für den MAX_ITEMSET_SIZE-Parameter festgelegt haben. Der erste Wert kann den anderen Wert nie übersteigen, aber er kann kleiner sein. Der Standardwert ist 3.
  MIN_PROBABILITY	Die minimale Wahrscheinlichkeit, die für jedes einzelne Itemset oder eine Regel im Modell erkannt wurde. Beispiel: 0,400390625 Hinweis   Bei Itemsets ist dieser Wert immer größer als der Wert, den Sie bei der Erstellung des Modells für den MINIMUM_PROBABILITY-Parameter festgelegt haben.
  MAX_PROBABILITY	Die maximale Wahrscheinlichkeit, die für jedes einzelnes Itemset oder eine Regel im Modell erkannt wurde. Beispiel: 1 Hinweis   Es gibt keinen Parameter, der die maximale Wahrscheinlichkeit von Itemsets einschränkt. Wenn Sie Elemente ausschließen möchten, die zu häufig vorkommen, verwenden Sie stattdessen den MAXIMUM_SUPPORT-Parameter.
  MIN_LIFT	Die Mindestmenge an Lift, die vom Modell für ein beliebiges Itemset bereitgestellt wird. Beispiel: 0,4309369632511 Hinweis Wenn Sie den minimalen Lift kennen, können Sie leichter bestimmen, ob der Lift für irgendein einzelnes Itemset signifikant ist.
  MAX_LIFT	Die Höchstmenge an Lift, die vom Modell für ein beliebiges Itemset bereitgestellt wird. Beispiel: 1,95758227647523 Hinweis   Wenn Sie den maximalen Lift kennen, können Sie leichter bestimmen, ob der Lift für irgendein einzelnes Itemset signifikant ist.

  Itemsetknoten   Itemsetknoten enthalten eine Liste der Elemente, die als durch Trennzeichen getrennte Textzeichenfolge angezeigt wird.

  Beispiel:

  Touring Tire = Existing, Water Bottle = Existing

  Dies bedeutet, Trekkingreifen und Wasserflasche wurden zusammen gekauft.

  Regelknoten   Regelknoten enthalten die linke und die rechte Seite der Regel, die durch einen Pfeil voneinander getrennt sind.

  Beispiel: Touring Tire = Existing, Water Bottle = Existing -> Cycling cap = Existing

  Das bedeutet, dass jemand, der die Artikel Trekkingreifen und Wasserflasche kauft, wahrscheinlich auch den Artikel Fahrradkappe kauft.

• NODE_RULE
  Ein XML-Fragment, das die Regel oder das Itemset beschreibt, die bzw. das im Knoten eingebettet ist.

  Übergeordneter Knoten   Leer.

  Itemsetknoten   Leer.

  Regelknoten   Das XML-Fragment enthält zusätzliche nützliche Informationen über die Regel, beispielsweise Unterstützung, Vertrauen und die Anzahl der Elemente und die ID des Knotens, der die linke Seite der Regel darstellt.

• MARGINAL_RULE
  Leer.

• NODE_PROBABILITY
  Ein Wahrscheinlichkeits- oder ein Vertrauenswert, der dem Itemset oder der Regel zugeordnet ist.

  Übergeordneter Knoten   Stets 0.

  Itemsetknoten   Wahrscheinlichkeit des Itemsets.

  Regelknoten   Vertrauenswert für die Regel.

• MARGINAL_PROBABILITY
  Identisch mit NODE_PROBABILITY.

• NODE_DISTRIBUTION
  Die Tabelle enthält sehr unterschiedliche Informationen, je nachdem, ob der Knoten ein Itemset oder eine Regel ist.

  Übergeordneter Knoten   Leer.

  Itemsetknoten   Listet jedes Element im Itemset zusammen mit einem Wahrscheinlichkeits- und Unterstützungswert auf. Wenn das Itemset beispielsweise zwei Itemset enthält, wird der Name jedes Produkts zusammen mit der Anzahl der Fälle aufgeführt, die jedes Produkt enthalten.

  Regelknoten   Enthält zwei Zeilen. Die erste Zeile enthält das Attribut von der rechten Seite der Regel, d. das vorhergesagte Element zusammen mit einem Vertrauenswert.

  Die zweite Zeile ist Zuordnungsmodellen eigen. Sie enthält einen Zeiger auf das Itemset auf der rechten Seite der Regel. Der Zeiger wird in der ATTRIBUTE_VALUE-Spalte als ID des Itemset dargestellt, das nur das Element von der rechten Seite enthält.

  Wenn die Regel beispielsweise If {A,B} Then {C} lautet, enthält die Tabelle den Namen des Elements {C} und die ID des Knotens, der das Itemset für Element C enthält.

  Dieser Zeiger ist nützlich, weil Sie anhand des Itemsetknotens bestimmen können, wie viele Fälle insgesamt das Produkt von der rechten Seite beinhalten. Die Fälle, für welche die Regel If {A,B} Then {C} gilt, stellen eine Teilmenge der Fälle dar, die im Itemset für {C} aufgeführt sind.

• NODE_SUPPORT
  Die Anzahl der Fälle, die diesen Knoten unterstützen.

  Übergeordneter Knoten   Die Anzahl der Fälle im Modell.

  Itemsetknoten   Anzahl der Fälle, die alle im Itemset befindlichen Elemente enthalten.

  Regelknoten   Die Anzahl der Fälle, die alle in der Regel enthaltenen Elemente umfassen.

• MSOLAP_MODEL_COLUMN
  Enthält unterschiedliche Informationen, je nachdem, ob der Knoten ein Itemset oder eine Regel ist.

  Übergeordneter Knoten   Leer.

  Itemsetknoten   Leer.

  Regelknoten   Die ID des Itemset, das die Elemente von der linken Seite der Regel enthält. Wenn die Regel beispielsweise If {A,B} Then {C} lautet, enthält diese Spalte die ID des Itemsets, das nur {A,B} enthält.

• MSOLAP_NODE_SCORE
  Übergeordneter Knoten   Leer.

  Itemsetknoten   Wichtigkeitsbewertung für das Itemset.

  Regelknoten   Wichtigkeitsbewertung für das Itemset.

  Hinweis
  Die Wichtigkeit wird für Itemsets und Regeln auf unterschiedliche Weise berechnet. Weitere Informationen finden Sie unter Technische Referenz für den Microsoft Association-Algorithmus.

• MSOLAP_NODE_SHORT_CAPTION
  Leer.

Siehe auch

Konzepte

Miningmodellinhalt (Analysis Services - Data Mining)

Microsoft Association-Algorithmus

Abfragen eines Zuordnungsmodells (Analysis Services – Data Mining)