Învățarea regulilor de asociere în mineritul datelor

Sfetcu, Nicolae Învățarea regulilor de asociere în mineritul datelor. IT & C, 2023, vol. 2, n. 1, pp. 48-55. [Journal article (Paginated)]

Preview

Text IT&C-2-1-Afaceri_online-Invatarea_regulilor_de_asociere_in_mineritul_datelor-Nicolae_Sfetcu.pdf - Published version Available under License Creative Commons Attribution. Download (410kB) | Preview

English 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.

Romanian abstract

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.

Item type:	Journal article (Paginated)
Keywords:	reguli de asociere, mineritul datelor, data mining, big data, megadate, marketing
Subjects:	L. Information technology and library technology > LM. Automatic text retrieval.
Depositing user:	Nicolae Sfetcu
Date deposited:	05 Feb 2024 08:17
Last modified:	05 Feb 2024 08:17
URI:	http://hdl.handle.net/10760/45536

References

Rakesh Agrawal, Rakesh Agrawal, Tomasz Imielinski, Tomasz Imielinski, Arun Swami, Arun Swami, Mining Association Rules Between Sets of Items in Large Databases, SIGMOD Conference,DOI: 10.1145/170036.170072, în cartea: Proceedings of the 1993 ACM SIGMOD International Conference on Management of DataPublisher: ACM PressEditors: Peter Buneman, Sushil Jajodia

Hâjek, Petr; Feglar, Tomas; Rauch, Jan; and Coufal, David; The GUHA method, data preprocessing and mining, Database Support for Data Mining Applications, Springer, 2004, ISBN 978-3-540-22479-2

Downloads

Actions (login required)

View Item