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Nous présentons l'approche permettant d'identifier l'association au sein d'une inter-transaction avec différentes longueurs de fenêtre. Cette approche permet d'abord d'extraire les règles entre les mêmes transactions, puis de trouver les règles entre les différentes transactions avec différentes longueurs de fenêtre. Ce travail expérimental permet de déterminer l'effet de la longueur de la fenêtre et de sélectionner la longueur de fenêtre minimale qui sera la mieux adaptée au traitement d'une grande quantité de données. Nous concluons que cette approche est prometteuse et qu'elle conviendra…mehr

Produktbeschreibung
Nous présentons l'approche permettant d'identifier l'association au sein d'une inter-transaction avec différentes longueurs de fenêtre. Cette approche permet d'abord d'extraire les règles entre les mêmes transactions, puis de trouver les règles entre les différentes transactions avec différentes longueurs de fenêtre. Ce travail expérimental permet de déterminer l'effet de la longueur de la fenêtre et de sélectionner la longueur de fenêtre minimale qui sera la mieux adaptée au traitement d'une grande quantité de données. Nous concluons que cette approche est prometteuse et qu'elle conviendra pour les prédictions et sera utile dans les plates-formes de négociation d'actions pour un investissement adéquat dans l'immobilier en fonction du secteur financier.
Autorenporträt
Dr. Somnath Thigale verfügt über mehr als 16 Jahre Erfahrung im akademischen Bereich und in der Industrie. Derzeit arbeitet er als außerordentlicher Professor in der CSE-Abteilung des FTC COER. Herr Abhiman und Herr Gajanan arbeiten als Assistenzprofessoren in der Abteilung CSE am Fabtech Technical Campus, College of Engineering & Research, Sangola unter DBATU, Lonere.