Виды ассоциативных правил
Автор: Тихонов Г.А., Пальмов С.В.
Журнал: Форум молодых ученых @forum-nauka
Статья в выпуске: 10 (26), 2018 года.
Бесплатный доступ
Развитие компьютерных технологий вызвало значительное увеличение объёма хранимых данных. Это в свою очередь привело к тому, что человеку стало все труднее анализировать их. Появляется все больше различных способов и методов, которые помогают облегчить этот процесс. Один из таких методов - ассоциативные правила. Авторы приводят понятие ассоциативного правила. Кратко рассмотрены основные виды ассоциативных правил (обобщенные, числительные, негативные и временные). По результатам обзора сделан вывод о положительных особенностях ассоциативных правил.
Ассоциативные правила, негативные ассоциативные правила, обобщенные ассоциативные правила, временные ассоциативные правила, численные ассоциативные правила, анализ данных
Короткий адрес: https://sciup.org/140289753
IDR: 140289753
Список литературы Виды ассоциативных правил
- А.А. Барсегян, М.С. Куприянов, В.В. Степаненко. Технологии анализа данных: Data Mining, Visual Mining, Text Mining, OLAP - 2-е изд., - СПб.: БХВ-Петербург, 2007. С.133-134.
- Ассоциативные правила в интеллектуальном анализе данных. Т.А. Зайко, А.А. Олейник, С.А. Субботин., журнал «Вестник НТУ ХПИ», ISSN 2079-0031. [Электронный ресурс] - Режим доступа: https://elibrary.ru/item.asp?id=20313448 (дата обращения: 30.09.2018).
- Методы и средства анализа данных [Электронный ресурс] - Режим доступа http://bourabai.ru/tpoi/analysis4.htm (дата обращения: 30.09.2018).
- An Application of Association Rule Mining to Extract Risk Pattern for Type 2 Diabetes Using Tehran Lipid and Glucose Study Database [Электронный ресурс] - Режим доступа: https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC4393501/ (дата обращения: 30.09.2018).
- Quantitative Association Rules [Электронный ресурс] - Режим доступа: https://link.springer.com/referenceworkentry/ (дата обращения: 30.09.2018). DOI: 10.1007/978-0-387-39940-9_291
- Using Quantitative Information for Efficient Association Rule Generationhttp [Электронный ресурс] - Режим доступа: http://www.scielo.br/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0104-65002000000200005 (дата обращения: 30.09.2018).
