Descriere
Sfetcu, Nicolae (2023), Învățarea regulilor de asociere în mineritul datelor, IT & C, 2:1, 48-55, DOI: 10.58679/IT87362, https://www.internetmobile.ro/invatarea-regulilor-de-asociere-in-mineritul-datelor/
Association rule learning in data mining
Abstract
Association rule learning is a rule-based machine learning method for discovering interesting relationships between variables in large databases. It is intended to identify strong rules discovered in databases using some measures of interest. Based on the concept of strong rules, association rules were introduced to discover regularities between products in large-scale transaction data recorded by supermarket point-of-sale systems. Such information may be used as a basis for decisions regarding marketing activities, such as, for example, promotional pricing or product placements. In addition to the above example from market basket analysis, association rules are used in many fields today, including web mining, intrusion detection, continuous manufacturing, and bioinformatics.
Article source: Drew Bentley, Business Intelligence and Analytics. © 2017 Library Press, License CC BY-SA 4.0. Translation and adaptation Nicolae Sfetcu
Keywords: association rules, data mining
Rezumat
Învățarea regulilor de asociere este o metodă de învățare automată bazată pe reguli pentru a descoperi relații interesante între variabilele din bazele de date mari. Este destinată să identifice reguli puternice descoperite în bazele de date folosind unele măsuri de interes. Pe baza conceptului de reguli puternice, s-au introdus reguli de asociere pentru descoperirea regularităților dintre produse în datele tranzacțiilor la scară largă înregistrate de sistemele de puncte de vânzare din supermarketuri. Astfel de informații pot fi folosite ca bază pentru deciziile cu privire la activitățile de marketing, cum ar fi, de exemplu, prețurile promoționale sau plasările de produse. În plus față de exemplul de mai sus din analiza coșului de piață, regulile de asociere sunt folosite astăzi în multe domenii, inclusiv mineritul web, detectarea intruziunilor, producția continuă și bioinformatica.
Sursa articolului: Drew Bentley, Business Intelligence and Analytics. © 2017 Library Press, Licență CC BY-SA 4.0. Traducere și adaptare Nicolae Sfetcu
Cuvinte cheie: reguli de asociere. mineritul datelor, data mining
IT & C, Volumul 2, Numărul 1, Martie 2023, pp. 48-55
ISSN 2821 – 8469, ISSN – L 2821 – 8469, DOI: 10.58679/IT87362
URL: https://www.internetmobile.ro/invatarea-regulilor-de-asociere-in-mineritul-datelor/
© 2023 Nicolae Sfetcu. Responsabilitatea conținutului, interpretărilor și opiniilor exprimate revine exclusiv autorilor.
Acesta este un articol cu Acces Deschis (Open Access) distribuit în conformitate cu termenii licenței de atribuire Creative Commons CC BY-SA 4.0 (https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/), care permite utilizarea, în orice mediu sub aceeași licență, cu condiția ca lucrarea originală să fie citată corect.
Recenzii
Nu există recenzii până acum.