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Erschienen in:
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2020 | OriginalPaper | Buchkapitel

17. Association Rule Mining II

verfasst von : Prof. Max Bramer

Erschienen in: Principles of Data Mining

Verlag: Springer London

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Abstract

This chapter is concerned with a special form of Association Rule Mining known as Market Basket Analysis, the most common application of which is to relate the purchases made by the customers in a shop. An approach to finding rules of this kind, with support and confidence measures above specified thresholds, is described. This is based on the idea of supported itemsets. The Apriori algorithm for finding supported itemsets is described in detail. Further rule interestingness measures, lift and leverage, which can be used to reduce the number of rules generated are introduced.

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Literatur
[1]
Agrawal, R., & Srikant, R. (1994). Fast algorithms for mining association rules in large databases. In J. B. Bocca, M. Jarke & C. Zaniolo (Eds.), Proceedings of the 20th international conference on very large databases (VLDB94) (pp. 487–499). San Mateo: Morgan Kaufmann. http://citeseer.nj.nec.com/agrawal94fast.html.
Metadaten
Titel
Association Rule Mining II
verfasst von
Prof. Max Bramer
Copyright-Jahr
2020
Verlag
Springer London
Buch
Principles of Data Mining

Print ISBN: 978-1-4471-7492-9

Electronic ISBN: 978-1-4471-7493-6

Copyright-Jahr: 2020

DOI
https://doi.org/10.1007/978-1-4471-7493-6_17

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    Bildnachweise