متد ها و روش های داده کاوی برای یافتن مجموعه اقلام داده تکرار شونده و با ارزش در پایگاه داده ها بزرگ: تفاوت میان نسخه‌ها

از OCCC Wiki
پرش به ناوبری پرش به جستجو
خط ۱: خط ۱:


== چکیده ==
== چکیده ==
Mining association rules in large database is one of most popular data mining techniques for business decision makers. Discovering frequent item set is the core  process  in association rule mining. Numerous algorithms  are  available  in  the  literature  to  find  frequent  patterns . Apriori and FP-tree are the most common methods for finding frequent items. Apriori finds significant  frequent  items  using  candidate generation  with  more  number  of  data  base  scans.  FP-tree uses  two database  scans  to  find  significant  frequent  items  without  using candidate  generationThis  proposed  T-VPIS (Tree - valuable package of item sets Method)  discovers  significant frequent items by  generating  full  candidates once to form  valuable package tree with one database scan. Experimental results of T-VPIS shows that this algorithm outperforms than Apriori and FP-tree to finding valuable set of items .
  کاوش قوانین انجمنی در پایگاه داده های بزرگ یکی از محبوب ترین تکنیک های شناسایی داده برای تصمصم گیرنده های کسب و کار می باشد . اکتشاف مجموعه اقلام تکرار شونده یک فرآیند اولیه در کاوش قوانین انجمنی می باشد . الگوریتم های بسیاری برای پیداکردن الگو های تکرار شونده در مقالات مطرح شده اند . این الگوریتم ها برای گرفتن آستانه minimum support همه ترکیب های از مجموعه اقلام تکرار شونده را کشف می کنند . در بین همه الگوریتم ها Apriori  و FP-tree  رایج ترین تکنیک هایی برای کشف مجموعه اقلام تکرار شونده ، هستند. Apriori با چندین دفعه اسکن پایگاه داده ، همه مجموعه اقلام تکرار شونده قابل توجه را پیدا می کند.  FP-tree با دو بار اسکن پایگاه داده ، همه مجموعه اقلام تکرار شونده قابل توجه را پیدا می کند. چون پایگاه داده ها بسیار بزرگ هستند ، تعداد دفعات اسکن پایگاه داده در صرف هزینه و وقت بسیار مهم می باشد .


== درخت دانش ==
== درخت دانش ==

نسخهٔ ‏۱ نوامبر ۲۰۱۶، ساعت ۰۶:۱۵

چکیده

کاوش قوانین انجمنی در پایگاه داده های بزرگ  یکی از محبوب ترین تکنیک های شناسایی  داده برای تصمصم گیرنده های کسب و کار می باشد . اکتشاف  مجموعه اقلام تکرار شونده یک فرآیند اولیه در کاوش قوانین انجمنی می باشد .  الگوریتم های  بسیاری  برای پیداکردن الگو های تکرار شونده در مقالات مطرح شده اند . این الگوریتم ها برای گرفتن آستانه minimum support همه ترکیب های از مجموعه اقلام تکرار شونده را کشف می کنند . در بین همه الگوریتم ها Apriori  و FP-tree  رایج ترین تکنیک  هایی برای  کشف مجموعه اقلام تکرار شونده ، هستند. Apriori با چندین دفعه اسکن پایگاه داده ، همه مجموعه اقلام تکرار شونده قابل توجه را پیدا می کند.  FP-tree با دو بار اسکن پایگاه داده ، همه مجموعه اقلام تکرار شونده قابل توجه را پیدا می کند. چون پایگاه داده ها بسیار بزرگ هستند ، تعداد دفعات  اسکن پایگاه داده در صرف هزینه و وقت بسیار مهم می باشد .

درخت دانش

KowledgeTree.jpg

جدول دانش

KnowledgeTable.jpg

مقالات و منابع مورد مطالعه

1) Boosted Apriori: an Effective Data Mining Association Rules for Heart Disease Prediction System

R. Thanigaivel and K. Ramesh Kumar Middle-East Journal of Scientific Research 24 (1): 192-200, 2016 ISSN 1990-9233 © IDOSI Publications, 2016 DOI: 10.5829/idosi.mejsr.2016.24.01.22944

2) Four Chechpoint Modified Aprior Algorithm for Data Minig in Accident Analysis

Shivangi Dheer & Miss. Priyanka Punjabi Gyan Vihar University

Imperial Journal of Interdisciolinary Research (IJIR) Vol-2,Issuse-7 ,2016 ISSN : 2452-1362 , http://www.onlinejournal.in


3) An Efficient Frequent Pattern Mining Algorithm to Find the Existence of

K-Selective Interesting Patterns in Large Dataset Using SIFPMM

Saravanan Suba Department of Computer Science, Kamarajar Government Arts College, Surandai-627859, Tamil Nadu, India. Dr. Christopher. T Department of Computer Science, Government Arts College, Coimbatore-641018, Tamil Nadu, India.

International Journal of Applied Engineering Research ISSN 0973-4562 Volume 11, Number 7 (2016) pp 5038-5045 ©Research India Publications. http://www.ripublication.com


4)Data Mining: Concepts and Techniques, 3rd Edition

Author(s):Han & Kamber&Pei Release Date:25 Jul 2011 Imprint:Morgan Kaufmann Print Book ISBN :9780123814791