Active learning Association rules
Active learning association rules combines the iterative query-and-label loop of active learning with association rule mining, allowing a human expert to guide the discovery process interactively. Instead of exhaustively enumerating all rules above a fixed support-confidence threshold, the system selects the most informative rule candidates and asks the user to judge their interestingness, focusing the search on subjectively useful patterns.
سجل المصدر
تم نسخ الاستشهادات حرفيًا من سجل مصدر المنهج. لا يُستدل على أي تحقق على مستوى الادعاء منها.
- Dzyuba, V., & van Leeuwen, M. (2017). Interactive Discovery of Interesting Association Rules by Subjective Interestingness. In Proceedings of the European Conference on Machine Learning and Principles and Practice of Knowledge Discovery in Databases (ECML PKDD). Springer. · URL
- Boley, M., Lucchese, C., Paurat, D., & Gartner, T. (2013). Direct Local Pattern Sampling by Efficient Two-Step Random Procedures. In Proceedings of the 19th ACM SIGKDD International Conference on Knowledge Discovery and Data Mining (pp. 582–590). ACM. · URL
الادعاءات المنسقة
تم حفظ الادعاءات في دفتر الأستاذ الخاص بالأدلة، ولكل منها تقييمها الخاص.
هذه الواجهة لا تخترع تقييمًا للادعاء عندما لا يكون دفتر الأستاذ يحتوي على واحد.
المنهجيات ذات الصلة
تم إنشاؤها من الرسم البياني للمنهج وتظهر كعلاقات مقترحة آليًا - لا يُستدل على أي ادعاء دليل.