Skip navigation
Пожалуйста, используйте этот идентификатор, чтобы цитировать или ссылаться на этот ресурс: https://libeldoc.bsuir.by/handle/123456789/34859
Полная запись метаданных
Поле DCЗначениеЯзык
dc.contributor.authorВаськевич, А. А.-
dc.contributor.authorМарковская, Н. В.-
dc.date.accessioned2019-03-25T08:44:11Z-
dc.date.available2019-03-25T08:44:11Z-
dc.date.issued2019-
dc.identifier.citationВаськевич, А. А. Поиск ассоциативных правил с помощью алгоритма apriori / А. А. Васькевич, 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. 69–76.ru_RU
dc.identifier.urihttps://libeldoc.bsuir.by/handle/123456789/34859-
dc.description.abstractВ 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). Основным алгоритмом, который применяется для получения ассоциативных правил, является алгоритм apriori. Его автором является Ракеш Агравал (Rakesh Agrawal, сейчас сотрудник Microsoft Research). Алгоритм Apriori предназначен для поиска всех частых множеств признаков. Он является поуровневым, использует стратегию поиска в ширину и осуществляет его снизу-вверх.ru_RU
dc.language.isoruru_RU
dc.publisherБГУИРru_RU
dc.subjectматериалы конференцийru_RU
dc.subjectрыночная корзина, , ,ru_RU
dc.subjectтранзакцииru_RU
dc.subjectассоциативные правилаru_RU
dc.subjectалгоритм априориru_RU
dc.titleПоиск ассоциативных правил с помощью алгоритма aprioriru_RU
dc.typeСтатьяru_RU
Располагается в коллекциях:BIG DATA and Advanced Analytics = BIG DATA и анализ высокого уровня : материалы конференции (2019)

Файлы этого ресурса:
Файл Описание РазмерФормат 
Vaskevich_Poisk.PDF920.58 kBAdobe PDFОткрыть
Показать базовое описание ресурса Просмотр статистики Google Scholar

Все ресурсы в архиве электронных ресурсов защищены авторским правом, все права сохранены.