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À l'ère de l'internet, une grande quantité de données s'accumule très rapidement. Par conséquent, le traitement de ces données en vue de la découverte de connaissances et de la prise de décision prend beaucoup de temps et d'efforts. Les méthodes d'ensemble de données transactionnelles compressées sont bien meilleures que les autres méthodes. Une approche plus efficace, appelée Mining Merged Transactions with the Quantification Table (MMTQT), est proposée, qui peut compresser la base de données originale en une base plus petite et effectuer le processus d'exploration de données sans les problèmes susmentionnés.…mehr

Produktbeschreibung
À l'ère de l'internet, une grande quantité de données s'accumule très rapidement. Par conséquent, le traitement de ces données en vue de la découverte de connaissances et de la prise de décision prend beaucoup de temps et d'efforts. Les méthodes d'ensemble de données transactionnelles compressées sont bien meilleures que les autres méthodes. Une approche plus efficace, appelée Mining Merged Transactions with the Quantification Table (MMTQT), est proposée, qui peut compresser la base de données originale en une base plus petite et effectuer le processus d'exploration de données sans les problèmes susmentionnés.
Autorenporträt
Rabia Hanfi obteve o seu mestrado (M.Tech) em Engenharia Informática na Rajiv Gandhi Proudyogiki Vishwavidyalaya. Atualmente, trabalha como professora assistente no Departamento de Inteligência Artificial e Aprendizagem Automática do Instituto de Investigação e Tecnologia de Sagar. Tem 7 anos de experiência de ensino.