手法証拠記録
Association Rules
Association rule learning is an unsupervised technique that discovers co-occurrence patterns — 'if X then Y' implications — within large transactional datasets. Originally formalized by Agrawal, Imielinski, and Swami (1993) for supermarket basket analysis, it is now widely applied in e-commerce recommendation, health informatics, bioinformatics, and behavioral research.
出典記録
引用は手法の出典記録からそのままコピーされています。それらからレベルごとの検証は推論されません。
Association Rule Learning (Market Basket Analysis)
分類的手法記録 · ml-model / machine-learning
- Agrawal, R., Imielinski, T., & Swami, A. (1993). Mining association rules between sets of items in large databases. Proceedings of the 1993 ACM SIGMOD International Conference on Management of Data, 207–216. · DOI 10.1145/170035.170072
- Tan, P.-N., Steinbach, M., Karpatne, A., & Kumar, V. (2018). Introduction to Data Mining (2nd ed., Ch. 5). Pearson. · ISBN 978-0-13-312890-1
キュレーションされた主張
主張は証拠台帳に永続化され、それぞれが独自の評価を持っています。
まだキュレーションされた主張はありません
このビューは、台帳に主張評価がない場合、主張評価を生成しません。
関連手法
手法グラフから生成され、機械が提案した関係として表示されます — 証拠主張は推論されません。