تعدين مجموعات العناصر المتكررة ECLAT
قدم محمد زكي خوارزمية ECLAT في عام 2000، وهي تقوم بتعدين مجموعات العناصر المتكررة باستخدام تمثيل بيانات رأسي: فبدلاً من مسح المعاملات، تخزن لكل عنصر مجموعة معرفات المعاملات (مجموعة معرفات) التي تحتويه، وتحسب دعم أي مجموعة عناصر عن طريق تقاطع مجموعات المعرفات. هذا النهج القائم على التقاطع والبحث العميق سريع وفعال من حيث الذاكرة، وهو بديل لمسح الأفقي لخوارزمية Apriori وشجرة خوارزمية FP-Growth.
اقرأ الطريقة كاملة
سجّل الدخول بحساب مجاني لقراءة هذا القسم.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
المصادر
- Zaki, M. J. (2000). Scalable algorithms for association mining. IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering, 12(3), 372–390. DOI: 10.1109/69.846291 ↗
كيف تستشهد بهذه الصفحة
ScholarGate. (2026, June 2). ECLAT (Equivalence Class Clustering and Bottom-up Lattice Traversal). ScholarGate. https://scholargate.app/ar/machine-learning/eclat
Which method?
Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.
- التنقيب عن قواعد الارتباط (Apriori)تعلم الآلة↔ compare
- تحليل المفهوم الرسمي (FCA)الحوسبة المرنة↔ compare
- خوارزمية نمو الأنماط المتكررة (FP-Growth)تعلم الآلة↔ compare