Semi-supervised Apriori Algorithm
Semi-supervised Apriori অ্যালগরিদমটি ক্লাসিক Apriori ফ্রিকোয়েন্ট-আইটেমসেট মাইনারকে প্রসারিত করে, যা ব্যাকগ্রাউন্ড নলেজ বা লেবেলযুক্ত সীমাবদ্ধতা — যেমন মাস্ট-লিঙ্ক পেয়ার, নিষিদ্ধ আইটেম, বা গ্রুপ প্রতি ব্যবহারকারী-নির্দিষ্ট ন্যূনতম সাপোর্ট থ্রেশহোল্ড — ব্যবহার করে প্রায়োগিক ভাবে অর্থপূর্ণ অ্যাসোসিয়েশন রুলসের দিকে ডিসকভারি-কে পক্ষপাতদুষ্ট করে এবং সার্চ স্পেস কমিয়ে দেয়।
পুরো পদ্ধতিটি পড়ুন
এই অংশটি পড়তে বিনামূল্যের অ্যাকাউন্ট দিয়ে সাইন ইন করুন।
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
উৎস
- 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 ↗
- 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 ↗
এই পৃষ্ঠা কীভাবে উদ্ধৃত করবেন
ScholarGate. (2026, June 3). Semi-supervised Apriori Algorithm for Constrained Association Rule Mining. ScholarGate. https://scholargate.app/bn/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.
- অ্যাসোসিয়েশন রুল মাইনিং (অ্যাপ্রিওরি)যন্ত্র শিখন↔ compare
- সহযোগিতামূলক ফিল্টারিংযন্ত্র শিখন↔ compare
- FP-Growth (ফ্রিকোয়েন্ট প্যাটার্ন গ্রোথ)যন্ত্র শিখন↔ compare
- আধা-তত্ত্বাবধানাধীন শিখন (Semi-supervised Learning)যন্ত্র শিখন↔ compare
এই পৃষ্ঠায় কোনো ত্রুটি চোখে পড়েছে? জানান বা সংশোধনের প্রস্তাব দিন →