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Le tecniche di estrazione di regole di associazione sono una parte importante del data mining per ricavare relazioni tra gli attributi di grandi database. L'estrazione di regole di associazione ha suscitato un enorme interesse tra i ricercatori, poiché grazie ad esse è possibile risolvere molti problemi impegnativi . Sono stati scoperti numerosi algoritmi per ricavare efficacemente le regole di associazione. È stato valutato che non tutti gli algoritmi possono dare risultati simili in tutti gli scenari, quindi la decodifica di questi meriti diventa importante. In questo sono stati analizzati…mehr

Produktbeschreibung
Le tecniche di estrazione di regole di associazione sono una parte importante del data mining per ricavare relazioni tra gli attributi di grandi database. L'estrazione di regole di associazione ha suscitato un enorme interesse tra i ricercatori, poiché grazie ad esse è possibile risolvere molti problemi impegnativi . Sono stati scoperti numerosi algoritmi per ricavare efficacemente le regole di associazione. È stato valutato che non tutti gli algoritmi possono dare risultati simili in tutti gli scenari, quindi la decodifica di questi meriti diventa importante. In questo sono stati analizzati gli algoritmi di estrazione delle regole di associazione, il cui confronto è stato effettuato sperimentalmente sulla base di diversi set di dati e di diversi parametri.
Autorenporträt
Sandeep Pratap Singh ha conseguito le lauree B.E. e M.Tech in CSE. Attualmente lavora come professore assistente (SG) presso la School of Computer Science, UPES, Dehradun, India. I suoi interessi di ricerca riguardano il data mining, il rilevamento delle frodi e l'elaborazione di immagini biomediche. Ha pubblicato 3 libri e molti articoli in conferenze e riviste.