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Dans cours

CS-423: Distributed information systems

This course introduces the foundations of information retrieval, data mining and knowledge bases, which constitute the foundations of today's Web-based distributed information systems. ...

Description

Cette séance de cours couvre Association Rule Mining, en se concentrant sur la recherche de règles telles que Body Head avec des mesures de soutien et de confiance, illustrées par un exemple d'analyse de panier. Il explique les règles unidimensionnelles et multidimensionnelles, les fonctions de notation, l'algorithme Apriori et les étapes impliquées dans les règles d'association minière.

Enseignant·e

Karl Aberer

Co-Founder of LinkAlong Sarl, 2017.Vice-president EPFL for Information Systems, 2012 –2016.Director of the Swiss National Centre for Mobile Information and Communication Systems NCCR MICS (mics.ch), 2005 -2012.Member of the Swiss Research and Technology Council SWTR, consulting the Swiss Federal government, 2004 - 2011.

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Concepts associés (20)

Règle d'association

Dans le domaine du data mining la recherche des règles d'association est une méthode populaire étudiée d'une manière approfondie dont le but est de découvrir des relations ayant un intérêt pour le statisticien entre deux ou plusieurs variables stockées dans de très importantes bases de données. Piatetsky-Shapiro présentent des règles d'association extrêmement fortes découvertes dans des bases de données en utilisant différentes mesures d’intérêt. En se basant sur le concept de relations fortes, Rakesh Agrawal et son équipeR.

Sequential pattern mining

Sequential pattern mining is a topic of data mining concerned with finding statistically relevant patterns between data examples where the values are delivered in a sequence. It is usually presumed that the values are discrete, and thus time series mining is closely related, but usually considered a different activity. Sequential pattern mining is a special case of structured data mining. There are several key traditional computational problems addressed within this field.

Trois dimensions

Trois dimensions, tridimensionnel ou 3D sont des expressions qui caractérisent l'espace qui nous entoure, tel que perçu par notre vision, en ce qui concerne la largeur, la hauteur et la profondeur. Le terme « 3D » est également (et improprement) utilisé (surtout en anglais) pour désigner la représentation en (numérique), le relief des images stéréoscopiques ou autres , et même parfois le simple effet stéréophonique, qui ne peut par construction rendre que de la 2D (il ne s'agit donc que du calcul des projections perspectives, des ombrages, des rendus de matières).

Produit vectoriel en dimension 7

En mathématiques, et plus précisément en algèbre linéaire, le produit vectoriel en dimension 7 est une loi de composition interne d'un espace euclidien à 7 dimensions, ayant certaines propriétés du produit vectoriel usuel (en dimension 3) ; on démontre d'ailleurs que de telles lois n'existent qu'en dimensions trois et sept. Les principes sous-jacents à la construction du produit vectoriel en dimension 7 seront présentés dans la section suivante.

Exploration de données

L’exploration de données, connue aussi sous l'expression de fouille de données, forage de données, prospection de données, data mining, ou encore extraction de connaissances à partir de données, a pour objet l’extraction d'un savoir ou d'une connaissance à partir de grandes quantités de données, par des méthodes automatiques ou semi-automatiques.

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Séances de cours associées (7)

Règlement de l'association: Articles fréquents

Explore Association Rule Mining, en mettant l'accent sur les éléments fréquents et les mesures alternatives d'intérêt, y compris l'algorithme FP-Growth et la comparaison des performances.

Règles d'association: Mines et Algorithmes

Explore Association Rule Mining, algorithme d'Apriori et génération de règles en utilisant le support et la confiance.

Association Rule Mining

Introduit l'extraction de règles d'association, couvrant le support, la confiance, l'algorithme Apriori et la croissance des FP pour la découverte fréquente d'éléments.

Exploration de données: Introduction

Couvre les défis et les opportunités de l'exploration de données, des questions pratiques, des composants d'algorithmes et des applications telles que l'analyse du panier d'achat.

L'association règle l'exploitation minière

Couvre les règles d'association minière, se concentrant sur les algorithmes de croissance d'Apriori et de FP pour trouver des itemset fréquents et extraire les règles efficacement.

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Sequential pattern mining

Trois dimensions

Produit vectoriel en dimension 7

Exploration de données

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