قياس الارتباط الايجابي والسلبي بخوارزمية Apriori مع تحليل ارتباط جيب التمام

محتوى المقالة الرئيسي

Dewi Wisnu Wardani

الملخص

يهدف هذا العمل إلى معرفة قواعد الارتباط الإيجابية وقواعد الارتباط السلبية في خوارزمية (Apriori) باستخدام تحليل ارتباط جيب التمام. يتم تطبيق الخوارزمية الافتراضية وخوارزمية استخراج قواعد الارتباط المعدلة على قاعدة بيانات الفطر لمعرفة الفرق في النتائج. أظهرت النتائج التجريبية أن خوارزمية استخراج قواعد الارتباط المعدلة يمكن أن تولد قواعد ارتباط سلبية. وتعطي إضافة تحليل ارتباط جيب التمام قدرًا أصغر من قواعد الارتباط عما هو من كميات خوارزمية استخراج قواعد الارتباط الافتراضية. من خلال قواعد الارتباط العشرة الأولى ، يمكن ملاحظة وجود قواعد مختلفة بين الخوارزمية الافتراضية وخوارزمية Apriori المعدلة. إن اختلاف القواعد التي تم الحصول عليها من قواعد الارتباط الإيجابية وقواعد الارتباط السلبية يقوي بعضها البعض بدرجة جيدة جدًا.

تفاصيل المقالة

كيفية الاقتباس
1.
قياس الارتباط الايجابي والسلبي بخوارزمية Apriori مع تحليل ارتباط جيب التمام. Baghdad Sci.J [انترنت]. 1 سبتمبر، 2021 [وثق 22 يوليو، 2024];18(3):0554. موجود في: https://bsj.uobaghdad.edu.iq/index.php/BSJ/article/view/4906
القسم
article

كيفية الاقتباس

1.
قياس الارتباط الايجابي والسلبي بخوارزمية Apriori مع تحليل ارتباط جيب التمام. Baghdad Sci.J [انترنت]. 1 سبتمبر، 2021 [وثق 22 يوليو، 2024];18(3):0554. موجود في: https://bsj.uobaghdad.edu.iq/index.php/BSJ/article/view/4906

المراجع

Kaur M, Kang S. Market Basket Analysis: Identify the changing trends of market data using association rule mining. Procedia Comput Sci. 2016;85:78–85.

Ohri M, Thakur K. An Enhanced Apriori and Improved Algorithm for Association Rules. 2016.

Saito H, Monden A, Yücel Z. Extended association rule mining with correlation functions. In: 2018 IEEE International Conference on Big Data, Cloud Computing, Data Science & Engineering (BCD). IEEE; 2018. p. 79–84.

Gogtay N, Thatte U. Principles of correlation analysis. J Assoc Physicians India. 2017;65(3):78–81.

Said AM, Dominic P, Zailani S. A new scheme for extracting association rules: market basket analysis case study. Int J Bus Innov Res. 2011;6(1):28–46.

Bagui S, Dhar PC. Mining positive and negative association rules in Hadoop’s MapReduce environment. In: Proceedings of the ACMSE 2018 Conference. 2018. p. 1–1.

Li C, Hao F, Zhao L, Song L, Dong X. Analysis of medical and healthcare data based on positive and negative association rules. In: 2017 13th International Conference on Natural Computation, Fuzzy Systems and Knowledge Discovery (ICNC-FSKD). IEEE; 2017. p. 1559–1564.

Han J, Pei J, Kamber M. Data mining: concepts and techniques. Elsevier; 2011.

Gara GPP, Padao FRF. Mining Association Rules on Students Profiles and Personality Types. In: Proceedings of the International Multiconference of Engineers and Computer Scientists. 2015.

Sarno R, Dewandono RD, Ahmad T, Naufal MF, Sinaga F. Hybrid Association Rule Learning and Process Mining for Fraud Detection. IAENG Int J Comput Sci. 2015;42(2).

Zeng N, Xiao H. Inferring implications in semantic maps via the Apriori algorithm. Lingua. 2020 Feb 1:102808.

Sakai H, Nakata M, Watada J. NIS-Apriori-based rule generation with three-way decisions and its application system in SQL. Inf Sci. 2020;507:755–771.

John M, Shaiba H. Apriori-Based Algorithm for Dubai Road Accident Analysis. Procedia Comput Sci. 2019;163:218–227.

Redhu S, Hegde RM. Optimal relay node selection in time-varying IoT networks using apriori contact pattern information. Ad Hoc Netw. 2020;98:102065.

Kadir ASA, Bakar AA, Hamdan AR. Frequent absence and presence itemset for negative association rule mining. In: Intelligent Systems Design and Applications (ISDA), 2011 11th International Conference on. IEEE; 2011. p. 965–970.

Piao X, Wang Z, Liu G. Research on mining positive and negative association rules based on dual confidence. In: Internet Computing for Science and Engineering (ICICSE), 2010 Fifth International Conference on. IEEE; 2010. p. 102–105.

Martin D, Rosete A, Alcala-Fdez J, Herrera F. A new multiobjective evolutionary algorithm for mining a reduced set of interesting positive and negative quantitative association rules. IEEE Trans Evol Comput. 2014;18(1):54–69.

Shaheen M, Shahbaz M, Guergachi A. Context based positive and negative spatio-temporal association rule mining. Knowl-Based Syst. 2013;37:261–273.

Çokpınar S, Gündem Tİ. Positive and negative association rule mining on XML data streams in database as a service concept. Expert Syst Appl. 2012;39(8):7503–7511.

Wu X, Zhang C, Zhang S. Efficient mining of both positive and negative association rules. ACM Trans Inf Syst TOIS. 2004;22(3):381–405.

Zhou Q, Wang T, Basu K. Negative association between BMI and depressive symptoms in middle aged and elderly Chinese: Results from a national household survey. Psychiatry Res. 2018;269:571–578.

Houari A, Ayadi W, Yahia SB. Mining negative correlation biclusters from gene expression data using generic association rules. Procedia Comput Sci. 2017;112:278–287.

Jabbour S, El Mazouri FE, Sais L. Mining Negatives Association Rules Using Constraints. Procedia Comput Sci. 2018;127:481–488.

Xu L, Zhu D, Chen X, Li L, Huang G, Yuan L. Combination of one-dimensional convolutional neural network and negative correlation learning on spectral calibration. Chemom Intell Lab Syst. 2020 Apr 15;199:103954.

Balusu SK, Pinjari AR, Mannering FL, Eluru N. Non-decreasing threshold variances in mixed generalized ordered response models: A negative correlations approach to variance reduction. Anal Methods Accid Res. 2018;20:46–67.

Sheng W, Shan P, Chen S, Liu Y, Alsaadi FE. A niching evolutionary algorithm with adaptive negative correlation learning for neural network ensemble. Neurocomputing. 2017;247:173–182.

Ma T, Wang C, Wang J, Cheng J, Chen X. Particle-swarm optimization of ensemble neural networks with negative correlation learning for forecasting short-term wind speed of wind farms in western China. Inf Sci. 2019;505:157–182.

المؤلفات المشابهة

يمكنك أيضاً إبدأ بحثاً متقدماً عن المشابهات لهذا المؤلَّف.