एसोसिएशन रूल माइनिंग (Apriori)
एसोसिएशन रूल माइनिंग (Association Rule Mining) एक अनसुपरवाइज्ड डेटा-माइनिंग तकनीक है जो ट्रांज़ैक्शनल डेटासेट में आइटम्स के बीच सह-घटना पैटर्न (co-occurrence patterns) की खोज करती है। इसे औपचारिक रूप से 1993 में Agrawal, Imieliński, और Swami द्वारा प्रस्तुत किया गया था, और 1994 में Agrawal और Srikant द्वारा महत्वपूर्ण Apriori एल्गोरिथम के साथ परिष्कृत किया गया, यह X ⇒ Y के रूप के नियमों की पहचान करता है — जिसका अर्थ है कि आइटमसेट X वाले ट्रांज़ैक्शन में आइटमसेट Y भी होने की प्रवृत्ति होती है — जिसे सपोर्ट (support), कॉन्फिडेंस (confidence), और लिफ्ट (lift) द्वारा मापा जाता है।
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स्रोत
- 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 ↗
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ScholarGate. (2026, June 2). Association Rule Mining (Apriori). ScholarGate. https://scholargate.app/hi/machine-learning/association-rule-mining
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