Asszociációs szabálymining (Apriori)
Az asszociációs szabálymining egy felügyelet nélküli adatbányászati technika, amely tranzakciós adathalmazokban az elemek együttes előfordulási mintázatait tárja fel. Agrawal, Imieliński és Swami által 1993-ban formálisan bevezetett, majd Agrawal és Srikant 1994-es, mérföldkőnek számító Apriori algoritmusa által finomított módszer azonosítja az X ⇒ Y alakú szabályokat – ami azt jelenti, hogy az X elemkészletet tartalmazó tranzakciók hajlamosak az Y elemkészletet is tartalmazni –, amelyeket a támogatottság (support), a confidencia (confidence) és a kiugrás (lift) kvantifikál.
A teljes módszer elolvasása
Jelentkezzen be ingyenes fiókkal a szakasz elolvasásához.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Források
- 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 ↗
Hogyan hivatkozzon erre az oldalra
ScholarGate. (2026, June 2). Association Rule Mining (Apriori). ScholarGate. https://scholargate.app/hu/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.
- Formális fogalomelemzés (FCA)Lágy számítási módszerek↔ compare
- K-Means klaszterezésGépi tanulás↔ compare
- Szabályindukció (RIPPER)Gépi tanulás↔ compare
Hivatkozik rá
Hibát talált ezen az oldalon? Jelentse, vagy javasoljon javítást →