Gupta, B: Data Mining-Approaches to Mine Frequent Patterns Data Mining Strategies for Transactional Databases Containing Maximal Frequent Patterns
-
- Englisch ausgewählt
44,99 €
UVP
50,40 €
inkl. gesetzl. MwSt.,
Beschreibung
Produktdetails
Einband
Taschenbuch
Erscheinungsdatum
28.04.2012
Verlag
LAP LAMBERT Academic PublishingSeitenzahl
64
Maße (L/B/H)
22/15/0,4 cm
Gewicht
112 g
Sprache
Englisch
ISBN
978-3-659-11032-0
In data mining, Association rule mining becomes one of the important tasks of descriptive technique which can be defined as discovering meaningful patterns from large collection of data. Mining frequent itemset is very fundamental part of association rule mining. Many algorithms have been proposed from last many decades including horizontal layout based techniques, vertical layout based techniques, and projected layout based techniques. But most of the techniques suffer from repeated database scan, Candidate generation (Apriori Algorithms), memory consumption problem (FP-tree Algorithms) and many more for mining frequent patterns. As in retailer industry many transactional databases contain same set of transactions many times, to apply this thought, in this thesis present a new technique which is combination of present maximal Apriori (improved Apriori) and FP-tree techniques that guarantee the better performance than classical aprioi algorithm. Another aim is to study and analyze the various existing techniques for mining frequent itemsets and evaluate the performance of new techniques and compare with the existing classical Apriori and FP- tree algorithm.
Noch keine Bewertungen vorhanden
Verfassen Sie die erste Bewertung zu diesem Artikel
Helfen Sie anderen Kundinnen und Kunden durch Ihre Meinung.
Kurze Frage zu unserer Seite
Vielen Dank für Ihr Feedback
Wir nutzen Ihr Feedback, um unsere Produktseiten zu verbessern. Bitte haben Sie Verständnis, dass wir Ihnen keine Rückmeldung geben können. Falls Sie Kontakt mit uns aufnehmen möchten, können Sie sich aber gerne an unseren Kund*innenservice wenden.
zum Kundenservice