Association Rule Mining in XML-Datenbanken - Duraisamy, Sasikala;Kandasamy, Premalatha
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Data Mining ist ein Prozess, bei dem verborgene Informationen aus großen Datenbanken extrahiert werden. Es handelt sich um eine leistungsstarke Technologie, die bei der Analyse wichtiger Informationen in den Datenbanken hilft. Association Rule Mining (ARM) ist ein Forschungsbereich im Data Mining, der häufige Muster von Elementen in Transaktionsdatenbanken extrahiert. Um interessante Regeln aus der Menge aller möglichen Regeln auszuwählen, werden verschiedene Maße verwendet. Die beiden grundlegenden Interessantheitsmaße in ARM sind Support und Confidence. Neben der Analyse von Warenkörben…mehr

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Produktbeschreibung
Data Mining ist ein Prozess, bei dem verborgene Informationen aus großen Datenbanken extrahiert werden. Es handelt sich um eine leistungsstarke Technologie, die bei der Analyse wichtiger Informationen in den Datenbanken hilft. Association Rule Mining (ARM) ist ein Forschungsbereich im Data Mining, der häufige Muster von Elementen in Transaktionsdatenbanken extrahiert. Um interessante Regeln aus der Menge aller möglichen Regeln auszuwählen, werden verschiedene Maße verwendet. Die beiden grundlegenden Interessantheitsmaße in ARM sind Support und Confidence. Neben der Analyse von Warenkörben werden Assoziationsregeln auch in Bereichen wie Web Usage Mining, Intrusion Detection und Bioinformatik eingesetzt.
Autorenporträt
Dr. D. Sasikala schloss ihr Bachelor-Studium der Informatik an der Bharathiyar University, Coimbatore, im Jahr 2000 ab und verfügt über 17 Jahre Lehrerfahrung. Sie schloss ihre Promotion im Jahr 2016 ab. Derzeit arbeitet sie als Associate Professor in der Abteilung für CSE am Bannari Amman Institute of Technology, Sathy, Erode.