Extraction de règles d'association à partir d'un ensemble de données incrémentielles

ISBN-13: 9786205009673 / Francuski / Miękka / 76 str.

Satyavathi Nedendla; Balakrishna Eppakayala; Rama Abbidi

Opis

L'extraction de règles d'association (ARM) dans l'exploration de données fournit des règles d'association de qualité basées sur des mesures telles que le soutien et la confiance. Ces règles sont interprétées par des experts du domaine pour prendre des décisions bien informées. Cependant, l'ARM pose un problème lorsque l'ensemble de données est soumis à des changements de temps en temps. La découverte de règles en réinventant la roue, en analysant l'ensemble des données à chaque fois, autrement dit, consomme plus de mémoire, de puissance de traitement et de temps. Ce problème reste ouvert en raison de la prolifération de différentes structures de données utilisées pour extraire des ensembles d'éléments fréquents. Un algorithme est proposé pour la mise à jour des règles d'association extraites lorsque des modifications sont apportées au jeu de données. L'algorithme proposé surpasse l'approche traditionnelle car il extrait les règles d'association de manière incrémentielle et met à jour dynamiquement les règles d'association extraites.

O autorze

Dr.N.Satyavathi travaille en tant que chef du département, CSE dans une institution prestigieuse. Elle a 17 ans d'expérience dans l'enseignement. A publié plusieurs articles de recherche dans diverses revues Scopus et conférences internationales. Poursuit ses recherches dans le domaine du datamining.