ScholarGate
Asszisztens
Machine learningMachine learning

Online asszociációs szabályok

Az online asszociációs szabálybányászat célja ha-akkor mintázatokat (pl. kenyér vásárlása vaj vásárlását implikálja) felfedezni tranzakciós adatokból, amelyek inkrementálisan vagy adatfolyamként érkeznek, frissítve a meglévő szabályokat és tétel-számlálókat anélkül, hogy minden alkalommal újra át kellene vizsgálni a teljes történelmi adatbázist, amikor új rekordok érkeznek.

Megnyitás itt: MethodMindHamarosanVideóHamarosanDiák letöltése

A teljes módszer elolvasása

Csak tagoknak

Jelentkezzen be ingyenes fiókkal a szakasz elolvasásához.

Bejelentkezés

Módszertérkép

A rokon módszerek környezete — válasszon ki egy csomópontot a felfedezéshez.

Források

  1. Cheung, D. W., Han, J., Ng, V. T., & Wong, C. Y. (1996). Maintenance of discovered association rules in large databases: an incremental updating technique. In Proceedings of the 12th International Conference on Data Engineering (ICDE 1996), pp. 106–114. IEEE. link
  2. Association rule learning. Wikipedia. link

Hogyan hivatkozzon erre az oldalra

ScholarGate. (2026, June 3). Online (Incremental) Association Rule Mining. ScholarGate. https://scholargate.app/hu/machine-learning/online-association-rules

Melyik módszer?

Állítsa e módszert a hozzá legközelebb álló rokonai mellé, és olvassa őket egymás mellett — a könyvtár az asztalra teszi a könyveket; a választás az Öné.

Összehasonlítás egymás mellett
ScholarGateOnline Association Rules (Online (Incremental) Association Rule Mining). Letöltve 2026-06-15, forrás: https://scholargate.app/hu/machine-learning/online-association-rules · Adatkészlet: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026