Machine learningMachine learning

כללי אסוציאציה

למידת כללי אסוציאציה היא טכניקה בלתי מפוקחת המגלה דפוסי קו-אורנס – השלכות מסוג 'אם X אז Y' – בתוך מערכי נתונים טרנזקציוניים גדולים. פורמלית במקור על ידי אגרוואל, אימיילינסקי וסוואמי (1993) לניתוח סל קניות בסופרמרקט, היא מיושמת כעת באופן נרחב בהמלצות במסחר אלקטרוני, באינפורמטיקה בריאותית, בביואינפורמטיקה ובמחקר התנהגותי.

פתיחה ב-MethodMindבקרובוידאובקרובDownload slides

קראו את השיטה במלואה

לחברים בלבד

התחברו עם חשבון חינמי כדי לקרוא חלק זה.

התחברות

Method map

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

מקורות

  1. Agrawal, R., Imielinski, T., & Swami, A. (1993). Mining association rules between sets of items in large databases. Proceedings of the 1993 ACM SIGMOD International Conference on Management of Data, 207–216. DOI: 10.1145/170035.170072
  2. Tan, P.-N., Steinbach, M., Karpatne, A., & Kumar, V. (2018). Introduction to Data Mining (2nd ed., Ch. 5). Pearson. ISBN: 978-0-13-312890-1

איך לצטט עמוד זה

ScholarGate. (2026, June 3). Association Rule Learning (Market Basket Analysis). ScholarGate. https://scholargate.app/he/machine-learning/association-rules

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

מאוזכר על ידי

ScholarGateAssociation Rules (Association Rule Learning (Market Basket Analysis)). אוחזר בתאריך 2026-06-15 מתוך https://scholargate.app/he/machine-learning/association-rules · מערך נתונים: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026