DC Field | Value | Language |
dc.contributor.author | Залога, А. Ю. | - |
dc.contributor.author | Марковская, Н. В. | - |
dc.date.accessioned | 2019-03-25T08:53:05Z | - |
dc.date.available | 2019-03-25T08:53:05Z | - |
dc.date.issued | 2019 | - |
dc.identifier.citation | Залога, А. Ю. Аффинитивный анализ данных. Поиск ассоциативных правил / А. Ю. Залога, Н. В. Марковская // BIG DATA and Advanced Analytics = BIG DATA и анализ высокого уровня : сборник материалов V Международной научно-практической конференции, Минск, 13–14 марта 2019 г. В 2 ч. Ч. 2 / Белорусский государственный университет информатики и радиоэлектроники; редкол. : В. А. Богуш [и др.]. – Минск, 2019. – С. 20 – 26. | ru_RU |
dc.identifier.uri | https://libeldoc.bsuir.by/handle/123456789/34861 | - |
dc.description.abstract | В данной работе рассмотрены ассоциативные правила. Associations rules learning — ARL
представляет из себя, простой, но довольно часто применимый в реальной жизни метод поиска взаимосвязей
(ассоциаций) в датасетах, или, если точнее, айтемсетах (itemsests). История развития: впервые подробно об
этом заговорил Piatesky-Shapiro G в работе “Discovery, Analysis, and Presentation of Strong Rules.” (1991) Более
подробно тему развивали Agrawal R, Imielinski T, Swami A в работах “Mining Association Rules between Sets
of Items in Large Databases” (1993) и “Fast Algorithms for Mining Association Rules.” (1994). Одним из ограничений стандартного подхода к обнаружению ассоциаций является то, что при поиске в большом числе возможных ассоциаций набора объектов, которые могут быть ассоциированными, есть большой риск нахождения большого числа случайных ассоциаций. | ru_RU |
dc.language.iso | ru | ru_RU |
dc.publisher | БГУИР | ru_RU |
dc.subject | материалы конференций | ru_RU |
dc.subject | ассоциативных правила | ru_RU |
dc.subject | алгоритм аpriori | ru_RU |
dc.subject | полное доверие | ru_RU |
dc.subject | коллективная мощь | ru_RU |
dc.subject | убеждённость | ru_RU |
dc.subject | рычаг | ru_RU |
dc.subject | лифт | ru_RU |
dc.title | Аффинитивный анализ данных. Поиск ассоциативных правил | ru_RU |
dc.type | Статья | ru_RU |
Appears in Collections: | BIG DATA and Advanced Analytics = BIG DATA и анализ высокого уровня : материалы конференции (2019)
|