Minarea Regulilor de Asociere (Apriori)
Minarea Regulilor de Asociere este o tehnică de extragere a datelor (data mining) nesupervizată, care descoperă modele de co-ocurență între elemente în seturi de date tranzacționale. Introdusă formal de Agrawal, Imieliński și Swami în 1993 și rafinată cu algoritmul de referință Apriori de Agrawal și Srikant în 1994, aceasta identifică reguli de forma X ⇒ Y — însemnând că tranzacțiile care conțin setul de elemente X tind să conțină și setul de elemente Y — cuantificate prin suport, încredere (confidence) și lift.
Citește metoda completă
Autentifică-te cu un cont gratuit pentru a citi această secțiune.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Surse
- 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. link ↗
Cum se citează această pagină
ScholarGate. (2026, June 2). Association Rule Mining (Apriori). ScholarGate. https://scholargate.app/ro/machine-learning/association-rule-mining
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.
- Analiza formală a conceptelor (FCA)Soft computing↔ compare
- Clustering K-MeansÎnvățare automată↔ compare
- Inducția regulilor (RIPPER)Învățare automată↔ compare
Citat de
Ai observat o problemă pe această pagină? Raportează sau sugerează o corectură →