ঘন ঘন প্যাটার্ন মাইনিংয়ের বেশ কয়েকটি মানদণ্ড রয়েছে যা নিম্নরূপ -
নিদর্শনগুলির সম্পূর্ণতার উপর ভিত্তি করে খনন করা হবে − এটি ঘন ঘন আইটেমসেট, বন্ধ ঘন ঘন আইটেমসেট এবং সর্বাধিক ঘন ঘন আইটেমসেটগুলির সম্পূর্ণ সংগ্রহ খনি করতে পারে, একটি ন্যূনতম সমর্থন থ্রেশহোল্ড প্রদান করে৷
এটি সীমাবদ্ধ ঘন ঘন আইটেমসেটগুলিও বের করতে পারে (এটি ব্যবহারকারী-সংজ্ঞায়িত সীমাবদ্ধতার একটি সংগ্রহকে সন্তুষ্ট করতে পারে), আনুমানিক ঘন ঘন আইটেমসেটগুলি (এটি খনন করা ঘন ঘন আইটেমসেটের জন্য শুধুমাত্র আনুমানিক সমর্থন গণনা পরিবর্তন করতে পারে), কাছাকাছি-ম্যাচের ঘন ঘন আইটেমসেটগুলি (এটি সমর্থন গণনা গণনা করতে পারে) তুলনামূলকভাবে মিলে যাওয়া আইটেমসেটের মধ্যে), টপ-কে ঘন ঘন আইটেমসেট (অর্থাৎ, ব্যবহারকারী-নির্দিষ্ট মানের জন্য k সবচেয়ে ঘন ঘন আইটেমসেট, k), ইত্যাদি।
খনন করার জন্য নিদর্শনগুলির অখণ্ডতা সম্পর্কিত একাধিক অ্যাপ্লিকেশনের একাধিক প্রয়োজনীয়তা থাকতে পারে, যা বিভিন্ন গণনা এবং অপ্টিমাইজেশন পদ্ধতির দিকে পরিচালিত করতে পারে৷
নিয়ম সেটে অন্তর্ভুক্ত বিমূর্ততার স্তরের উপর ভিত্তি করে − অ্যাসোসিয়েশন রুল মাইনিংয়ের জন্য বিভিন্ন পদ্ধতি রয়েছে যা বিমূর্ততার একাধিক স্তরে নিয়ম আবিষ্কার করতে পারে। উদাহরণস্বরূপ, বিবেচনা করুন যে খনন করা অ্যাসোসিয়েশন নিয়মগুলির একটি গ্রুপে নিম্নলিখিত নিয়মগুলি জড়িত যেখানে X হল একটি পরিবর্তনশীল যা গ্রাহককে সংজ্ঞায়িত করে −
বাইস(এক্স, "কম্পিউটার") ⇒ কিনছে(এক্স, "এইচপি প্রিন্টার")
ক্রয় করে(X, “ল্যাপটপ কম্পিউটার”) ⇒ ক্রয় করে(X, “HP প্রিন্টার”)
নিয়মে অন্তর্ভুক্ত ডেটা মাত্রার সংখ্যার উপর ভিত্তি করে − যদি কোনো অ্যাসোসিয়েশন নিয়মে আইটেম বা গুণাবলী শুধুমাত্র একটি মাত্রার উল্লেখ করে, তাহলে এটি একটি একক-মাত্রিক অ্যাসোসিয়েশন নিয়ম।
বিধিতে পরিচালিত মানগুলির প্রকারের উপর ভিত্তি করে − যদি একটি নিয়মে আইটেমগুলির অস্তিত্ব এবং অনুপস্থিতির মধ্যে সংযোগ থাকে তবে এটি একটি বুলিয়ান অ্যাসোসিয়েশন নিয়ম। যদি একটি নিয়ম পরিমাণগত আইটেম বা গুণাবলীর মধ্যে সংযোগ সংজ্ঞায়িত করে, তাহলে এটি একটি পরিমাণগত সমিতির নিয়ম। এই নিয়মগুলিতে, আইটেম বা বৈশিষ্ট্যগুলির পরিমাণগত মানগুলিকে ব্যবধানে বিভক্ত করা হয়৷
যে ধরনের নিয়ম খনন করতে হবে তার উপর ভিত্তি করে - ঘন ঘন প্যাটার্ন বিশ্লেষণ বিভিন্ন ধরণের নিয়ম এবং বিভিন্ন আকর্ষণীয় সম্পর্ক তৈরি করতে পারে। অ্যাসোসিয়েশন নিয়মগুলি হল বিখ্যাত ধরণের নিয়মগুলি যা ঘন ঘন নিদর্শন থেকে তৈরি হয়৷
যে ধরনের প্যাটার্ন খনন করা হবে তার উপর ভিত্তি করে - একাধিক ধরণের ডেটা সেট থেকে বিভিন্ন ধরণের ঘন ঘন নিদর্শনগুলি খনন করা যেতে পারে। প্রধান লক্ষ্য হল ঘন ঘন আইটেমসেট মাইনিং, অর্থাৎ, লেনদেনমূলক বা রিলেশনাল ডেটা সেট থেকে ঘন ঘন আইটেমসেট (আইটেমগুলির সেট) খনির।
সিকোয়েন্সিয়াল প্যাটার্ন মাইনিং একটি সিকোয়েন্স ডেটা সেটে ঘন ঘন অনুসৃতির জন্য অনুসন্ধান করে, যেখানে একটি সিকোয়েন্স ডেটা ইভেন্টের ক্রম। উদাহরণস্বরূপ, অনুক্রমিক প্যাটার্ন মাইনিং সহ, এটি সেই সিরিজগুলি অধ্যয়ন করতে পারে যেখানে আইটেমগুলি সাধারণত কেনা হয়। উদাহরণস্বরূপ, ব্যবহারকারীরা প্রথমে একটি পিসি, তারপর একটি ডিজিটাল ক্যামেরা এবং তারপর একটি মেমরি কার্ড ক্রয় করতে পারে৷
