방법 증거 기록
Association Rule Mining
Association Rule Mining is an unsupervised data-mining technique that discovers co-occurrence patterns among items in transactional datasets. Formally introduced by Agrawal, Imieliński, and Swami in 1993, and refined with the landmark Apriori algorithm by Agrawal and Srikant in 1994, it identifies rules of the form X ⇒ Y — meaning that transactions containing itemset X tend to also contain itemset Y — quantified by support, confidence, and lift.
원본 기록
방법의 원본 기록에서 그대로 복사된 인용입니다. 이로부터 수준별 검증이 추론되지 않습니다.
Association Rule Mining (Apriori)
분류학적 방법 기록 · ml-model / machine-learning
- 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. · URL
큐레이션된 주장
각각 자체 평가와 함께 증거 원장에 유지된 주장입니다.
아직 큐레이션된 주장이 없습니다
원장에 주장 평가가 없는 경우 이 보기에서는 주장 평가를 만들지 않습니다.
관련 방법
방법 그래프에서 생성되었으며 기계가 제안한 관계로 표시됩니다 — 증거 주장이 추론되지 않습니다.