Исследование методов поиска ассоциативных правил в данных с целью разработки новых алгоритмов или улучшения существующих. Проблема заключается в сложности обработки больших объемов данных. Целевая аудитория - исследователи в области анализа данных и специалисты по машинному обучению.
Название: «поиск ассоциативных правил»
Тип: Доклад
Объект исследования: данные и базы данных
Предмет исследования: методы поиска ассоциативных правил в данных
Методы исследования: анализ данных, алгоритмы поиска ассоциативных правил
Научная новизна: разработка новых методов поиска ассоциативных правил или улучшение существующих
Цель проекта: исследовать эффективные методы поиска ассоциативных правил в данных
Проблема: сложность обработки больших объемов данных для поиска ассоциативных правил
Целевая аудитория: исследователи в области анализа данных, специалисты по машинному обучению
Задачи проекта:
1. Изучить существующие методы поиска ассоциативных правил
2. Разработать новый алгоритм или улучшить существующий
3. Провести эксперименты для оценки эффективности предложенного метода
Содержание
- Apriori алгоритм
- FP-Growth алгоритм
- Eclat алгоритм
- Обработка больших объемов данных
- Поиск эффективных ассоциативных правил
- Уменьшение времени выполнения алгоритмов
- Обзор современных методов
- Преимущества и недостатки каждого подхода
- Примеры успешного применения
- Описание предлагаемого метода
- Алгоритм работы
- Ожидаемые результаты