כריית דפוסים מתפתחים
כריית דפוסים מתפתחים (Emerging Pattern Mining - EPM) היא טכניקת כריית נתונים מבוססת-ניגוד המזהה קבוצות פריטים (itemsets) אשר התמיכה (support) שלהן גדלה באופן משמעותי – או קופצת מאפס – בעת מעבר מסט נתונים אחד (או מחלקה אחת) לאחר. השיטה, שהוצגה על ידי Dong ו-Li בשנת 1999, משמשת בעיקר במשימות סיווג, זיהוי אנומליות וניתוח מגמות, שבהן גילוי דפוסים מבחינים בין שתי אוכלוסיות או תקופות זמן מהווה את המטרה המרכזית.
קראו את השיטה במלואה
התחברו עם חשבון חינמי כדי לקרוא חלק זה.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
מקורות
- Dong, G., & Li, J. (1999). Efficient mining of emerging patterns: Discovering trends and differences. ACM SIGKDD, 43–52. DOI: 10.1145/312129.312191 ↗
איך לצטט עמוד זה
ScholarGate. (2026, June 2). Emerging Pattern Mining. ScholarGate. https://scholargate.app/he/machine-learning/emerging-pattern-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.
- כריית כללי אסוציאציה (Apriori)למידת מכונה↔ compare
- FP-Growth (גידול דפוסים תדירים)למידת מכונה↔ compare
- השראת כללים (RIPPER)למידת מכונה↔ compare