Поиск по каталогу |
(строгое соответствие)
|
- Профессиональная
- Научно-популярная
- Художественная
- Публицистика
- Детская
- Искусство
- Хобби, семья, дом
- Спорт
- Путеводители
- Блокноты, тетради, открытки
Dimensionality Reduction for Association Rule Mining. With IST-EFP Algorithm
В наличии
Местонахождение: Алматы | Состояние экземпляра: новый |
Бумажная
версия
версия
Автор: Boby Siswanto
ISBN: 9786139889235
Год издания: 2018
Формат книги: 60×90/16 (145×215 мм)
Количество страниц: 60
Издательство: LAP LAMBERT Academic Publishing
Цена: 23208 тг
Положить в корзину
Позиции в рубрикаторе
Отрасли знаний:Код товара: 209049
Способы доставки в город Алматы * комплектация (срок до отгрузки) не более 2 рабочих дней |
Самовывоз из города Алматы (пункты самовывоза партнёра CDEK) |
Курьерская доставка CDEK из города Москва |
Доставка Почтой России из города Москва |
Аннотация: Values used as a reference of the association rule mining are support value and confidence value. The higher the value the support and confidence value, the better the resulting rules. Association rule mining algorithms apply unsupervised learning because the resulting rule is not determined to be a certain class. Performance of association rule mining algorithms rely heavily on the dataset size / dimensions are used. Performance can be measured from the time processing is generated. The larger the dataset, the dimensions will be greater and the processing time will be longer. If the dimensionality of dataset can be pruned, the processing time will be faster and the performance will be better, with confidence values relatively unchanged. Intersection is a kind of set theory that can reduce the number of attributes on related sets. Oracle is one of the RDBMS, related sets can be applied to the Oracle RDBMS as the related tables. IST-EFP algorithm is a proposed algorithm that combines the EFP (Expand FP-Growth) with set theory. In this study, IST-EFP algorithm can reduce the dimension of the dataset to 87.5% with a 26.6% improvement on time processing.
Ключевые слова: dimensionallity reduction, Association Rule Mining, Algorithm, Database