Asociační dolování pravidel (Apriori)
Asociační dolování pravidel je technika nedohlíženého dolování dat, která objevuje vzory souběžného výskytu mezi položkami v transakčních datových sadách. Formálně zavedená Agrawalem, Imielińským a Swamim v roce 1993 a zdokonalená přelomovým algoritmem Apriori od Agrawala a Srikanta v roce 1994, identifikuje pravidla tvaru X ⇒ Y – což znamená, že transakce obsahující množinu položek X mají tendenci také obsahovat množinu položek Y – kvantifikovaná pomocí podpory, spolehlivosti a zdvihu.
Přečíst celou metodu
Pro přečtení této sekce se přihlaste s bezplatným účtem.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Zdroje
- Agrawal, R., Imieliński, T., & Swami, A. (1993). Mining association rules between sets of items in large databases. ACM SIGMOD, 207–216. DOI: 10.1145/170035.170072 ↗
- Agrawal, R., & Srikant, R. (1994). Fast algorithms for mining association rules. Proceedings of the 20th VLDB Conference, 487–499. link ↗
Jak citovat tuto stránku
ScholarGate. (2026, June 2). Association Rule Mining (Apriori). ScholarGate. https://scholargate.app/cs/machine-learning/association-rule-mining
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.
- Formální analýza konceptů (FCA)Soft computing↔ compare
- K-Means shlukováníStrojové učení↔ compare
- Indukce pravidel (RIPPER)Strojové učení↔ compare
Odkazuje sem
Našli jste na této stránce chybu? Nahlaste ji nebo navrhněte opravu →