Félfelügyelt Apriori algoritmus
A félfelügyelt Apriori algoritmus a klasszikus Apriori gyakori elemhalmaz-bányász kiterjesztése, háttérismeretek vagy címkézett korlátok – mint például kötelezően együttlévő párok, tiltott elemek, vagy felhasználó által megadott minimális támogatási küszöbértékek csoportonként – beépítésével, hogy a felfedezést a gyakorlatilag értelmes asszociációs szabályok felé irányítsa és csökkentse a keresési teret.
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., & Srikant, R. (1994). Fast algorithms for mining association rules. Proceedings of the 20th International Conference on Very Large Data Bases (VLDB), 487–499. link ↗
- 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 ↗
Hogyan hivatkozzon erre az oldalra
ScholarGate. (2026, June 3). Semi-supervised Apriori Algorithm for Constrained Association Rule Mining. ScholarGate. https://scholargate.app/hu/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.
- Asszociációs szabálymining (Apriori)Gépi tanulás↔ compare
- Kolaboratív szűrésGépi tanulás↔ compare
- FP-Growth (Frequent Pattern Growth)Gépi tanulás↔ compare
- Félfelügyelt tanulásGépi tanulás↔ compare
Hibát talált ezen az oldalon? Jelentse, vagy javasoljon javítást →