Machine learningPattern mining

Khai phá luật kết hợp (Apriori)

Khai phá luật kết hợp là một kỹ thuật khai phá dữ liệu không giám sát, khám phá các mẫu đồng xuất hiện giữa các mục trong tập dữ liệu giao dịch. Được giới thiệu chính thức bởi Agrawal, Imieliński và Swami vào năm 1993, và được tinh chỉnh với thuật toán Apriori mang tính bước ngoặt bởi Agrawal và Srikant vào năm 1994, nó xác định các luật dạng X ⇒ Y — nghĩa là các giao dịch chứa tập mục X có xu hướng cũng chứa tập mục Y — được định lượng bằng độ hỗ trợ (support), độ tin cậy (confidence) và độ nâng (lift).

Mở trong MethodMindSắp ra mắtVideoSắp ra mắtDownload slides

Đọc toàn bộ phương pháp

Chỉ dành cho thành viên

Đăng nhập bằng tài khoản miễn phí để đọc phần này.

Đăng nhập

Method map

The neighbourhood of related methods — select a node to explore.

Nguồn tài liệu

  1. 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
  2. Agrawal, R., & Srikant, R. (1994). Fast algorithms for mining association rules. Proceedings of the 20th VLDB Conference, 487–499. link

Cách trích dẫn trang này

ScholarGate. (2026, June 2). Association Rule Mining (Apriori). ScholarGate. https://scholargate.app/vi/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.

Compare side by side

Được tham chiếu bởi

ScholarGateAssociation Rule Mining (Association Rule Mining (Apriori)). Truy cập ngày 2026-06-15 từ https://scholargate.app/vi/machine-learning/association-rule-mining · Bộ dữ liệu: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026