アンサンブルAprioriアルゴリズム

アンサンブルAprioriアルゴリズムは、アンサンブルの原則を古典的なApriori頻出パターンマイナーに適用する。これは、異なるデータパーティションまたはパラメータ設定で複数のAprioriインスタンスを実行し、それらのルールセットをマージすることによって行われる。このアプローチにより、カバレッジが向上し、最小サポート閾値への感度が低下し、アソシエーションルールマイニングがより大規模なトランザクションデータセットに拡張される。