An improved method for mining association rules based on clustering transactiaons
Publish Year: 1394
نوع سند: مقاله کنفرانسی
زبان: English
View: 581
This Paper With 5 Page And PDF Format Ready To Download
- Certificate
- من نویسنده این مقاله هستم
این Paper در بخشهای موضوعی زیر دسته بندی شده است:
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
DCBDP01_047
تاریخ نمایه سازی: 19 خرداد 1396
Abstract:
date mining as a tool analyzing date from huge datbaes becomes an important research area. Among date minig tools, association rule ming enables us to find out correlations between date items and also demonstrates which of these correlations are repeated enough, so we can call them strong rules. in this paper we propose a new clustering, based algorithm for mining association rules which removes most of the entire database, finally, we compare our proposed algorithm with the apriori and CBAR algorithms which are two of the most popular algorithms in association rule mining.
Keywords:
Authors
amirhossain shahsavari
department of informatiion technology and computer engineering, azarbaijan shahid madani university tabriz,iran
mohsen mafakheri
department of informatiion technology and computer engineering, azarbaijan shahid madani university tabriz,iran
shahram hosseinzadeh
department of informatiion technology and computer engineering, azarbaijan shahid madani university tabriz,iran
nacer farajzadeh
department of informatiion technology and computer engineering, azarbaijan shahid madani university tabriz,iran
مراجع و منابع این Paper:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این Paper را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود Paper لینک شده اند :