Machine learningMachine learning

خوارزمية Apriori شبه المُراقَبة

تُوسّع خوارزمية Apriori شبه المُراقَبة مُعدِّن مجموعات العناصر المتكررة الكلاسيكي Apriori عن طريق حقن معرفة خلفية أو قيود مُصنَّفة — مثل أزواج يجب ربطها، أو عناصر محظورة، أو عتبات دعم دنيا محددة من قبل المستخدم لكل مجموعة — لتوجيه الاكتشاف نحو قواعد الارتباط ذات المغزى العملي وتقليل مساحة البحث.

افتح في MethodMindقريبًافيديوقريبًاDownload slides

اقرأ الطريقة كاملة

للأعضاء فقط

سجّل الدخول بحساب مجاني لقراءة هذا القسم.

تسجيل الدخول

Method map

The neighbourhood of related methods — select a node to explore.

المصادر

  1. Agrawal, R., & Srikant, R. (1994). Fast algorithms for mining association rules. Proceedings of the 20th International Conference on Very Large Data Bases (VLDB), 487–499. link
  2. Liu, B., Hsu, W., & Ma, Y. (1999). Mining association rules with multiple minimum supports. Proceedings of the 5th ACM SIGKDD International Conference on Knowledge Discovery and Data Mining, 337–341. DOI: 10.1145/312129.312274

كيف تستشهد بهذه الصفحة

ScholarGate. (2026, June 3). Semi-supervised Apriori Algorithm for Constrained Association Rule Mining. ScholarGate. https://scholargate.app/ar/machine-learning/semi-supervised-apriori-algorithm

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.

Compare side by side
ScholarGateSemi-supervised Apriori Algorithm (Semi-supervised Apriori Algorithm for Constrained Association Rule Mining). استُرجع بتاريخ 2026-06-15 من https://scholargate.app/ar/machine-learning/semi-supervised-apriori-algorithm · مجموعة البيانات: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026