DC Field | Value | Language |
dc.contributor.author | Городок, А. Э. | - |
dc.contributor.author | Марковская, Н. В. | - |
dc.date.accessioned | 2020-06-17T09:49:22Z | - |
dc.date.available | 2020-06-17T09:49:22Z | - |
dc.date.issued | 2020 | - |
dc.identifier.citation | Городок, А. Э. Интеллектуальный анализ данных: выделение ассоциаций с помощью алгоритма Априори / А. Э. Городок, Н. В. Марковская // BIG DATA and Advanced Analytics = BIG DATA и анализ высокого уровня: сб. материалов VI Междунар. науч. - практ. конф., Минск, 20-21 мая 2020 года: в 3 ч. Ч. 2 / редкол.: В. А. Богуш [и др.]. – Минск : Бестпринт, 2020. – С. 350–361. | ru_RU |
dc.identifier.isbn | 978-985-90533-8-2 | - |
dc.identifier.uri | https://libeldoc.bsuir.by/handle/123456789/39094 | - |
dc.description.abstract | Современные базы данных имеют очень большие размеры, достигающие гига- и терабайтов, и тенденцию к дальнейшему увеличению. И поэтому, для нахождения ассоциативных правил требуются эффективные масштабируемые алгоритмы, позволяющие решить задачу за приемлемое время. Об одном из таких алгоритмов и пойдет речь. | ru_RU |
dc.language.iso | ru | ru_RU |
dc.publisher | Беспринт | ru_RU |
dc.subject | материалы конференций | ru_RU |
dc.subject | хеш-функции | ru_RU |
dc.subject | ассоциативные правила | ru_RU |
dc.subject | алгоритм Apriori | ru_RU |
dc.subject | hash functions | - |
dc.subject | association rules | - |
dc.subject | Apriori algorithm | - |
dc.title | Интеллектуальный анализ данных: выделение ассоциаций с помощью алгоритма Априори | ru_RU |
dc.type | Article | ru_RU |
local.description.annotation | Modern databases have very large sizes, reaching gigabytes and terabytes, and a tendency to further increase. Therefore, to find associative rules, effective scalable algorithms are required to solve the problem in a reasonable time. One of these algorithms will be discussed. | - |
Appears in Collections: | BIG DATA and Advanced Analytics = BIG DATA и анализ высокого уровня : материалы конференции (2020)
|