Análise de desempenho de algoritmos de extração de regras de associação - Singh, Sandeep Pratap
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As técnicas de extração de regras de associação são uma parte importante da extração de dados para determinar a relação entre atributos de grandes bases de dados. A extração de regras relacionadas com a associação suscitou um enorme interesse entre os investigadores, uma vez que é possível resolver muitos problemas difíceis utilizando-as. Foram descobertos numerosos algoritmos para obter regras de associação de forma eficaz. Foi avaliado que nem todos os algoritmos podem dar resultados semelhantes em todos os cenários, pelo que a descodificação destes méritos se torna importante. Neste estudo,…mehr

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Produktbeschreibung
As técnicas de extração de regras de associação são uma parte importante da extração de dados para determinar a relação entre atributos de grandes bases de dados. A extração de regras relacionadas com a associação suscitou um enorme interesse entre os investigadores, uma vez que é possível resolver muitos problemas difíceis utilizando-as. Foram descobertos numerosos algoritmos para obter regras de associação de forma eficaz. Foi avaliado que nem todos os algoritmos podem dar resultados semelhantes em todos os cenários, pelo que a descodificação destes méritos se torna importante. Neste estudo, foram analisados algoritmos de extração de regras de associação, tendo sido efectuada uma comparação experimental destes algoritmos com base em diferentes conjuntos de dados e diferentes parâmetros.
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Autorenporträt
Sandeep Pratap Singh behaalde zijn B.E. en M.Tech in CSE. Momenteel werkt hij als assistent-professor (SG) aan de School of Computer Science, UPES, Dehradun, India. Zijn onderzoeksinteresse ligt bij datamining, fraudedetectie en biomedische beeldverwerking. Hij publiceerde 3 boeken en veel artikelen op conferenties en in tijdschriften.