Machine learningMachine learning

אלגוריתם Apriori מונחה-למחצה

אלגוריתם ה-Apriori מונחה-למחצה (Semi-supervised Apriori) מרחיב את כורה פריטי-הקבוצה הקלאסי Apriori על ידי הזרקת ידע רקע או אילוצים מתויגים — כגון זוגות 'חובה-לקשר' (must-link), פריטים אסורים, או ספי תמיכה מינימליים שנקבעו על ידי המשתמש לכל קבוצה — כדי להטות את הגילוי לעבר כללי אסוציאציה בעלי משמעות מעשית ולהקטין את מרחב החיפוש.

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., & 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

איך לצטט עמוד זה

ScholarGate. (2026, June 3). Semi-supervised Apriori Algorithm for Constrained Association Rule Mining. ScholarGate. https://scholargate.app/he/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). אוחזר בתאריך 2026-06-15 מתוך https://scholargate.app/he/machine-learning/semi-supervised-apriori-algorithm · מערך נתונים: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026