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Leistungsanalyse von Algorithmen zur Auswertung von Assoziationsregeln (Singh, Sandeep Pratap)
Leistungsanalyse von Algorithmen zur Auswertung von Assoziationsregeln
Untertitel Verbessertes EARMGA
Autor Singh, Sandeep Pratap
Verlag Verlag Unser Wissen
Sprache Deutsch
Einband Kartonierter Einband (Kt)
Erscheinungsjahr 2024
Seiten 136 S.
Artikelnummer 48186100
ISBN 978-620-8-38650-4
CHF 78.00
Folgt in ca. 5 Arbeitstagen
Zusammenfassung

Assoziationsregel-Mining-Techniken sind ein wichtiger Teil des Data Mining, um Beziehungen zwischen Attributen großer Datenbanken abzuleiten. Assoziationsbezogenes Regel-Mining hat bei Forschern großes Interesse geweckt, da sich damit viele anspruchsvolle Probleme lösen lassen. Es wurden zahlreiche Algorithmen entdeckt, um Assoziationsregeln effektiv abzuleiten. Es wurde festgestellt, dass nicht alle Algorithmen in allen Szenarien ähnliche Ergebnisse liefern können, daher ist es wichtig, diese Vorteile zu entschlüsseln. Dabei wurden Assoziationsregel-Mining-Algorithmen analysiert und ein Vergleich dieser Algorithmen anhand verschiedener Datensätze und verschiedener Parameter experimentell durchgeführt.

Sandeep Pratap Singh erhielt seinen B.E.- und M.Tech-Abschluss in CSE. Derzeit arbeitet er als Assistenzprofessor (SG) an der School of Computer Science, UPES, Dehradun, Indien. Seine Forschungsinteressen liegen in den Bereichen Data Mining, Betrugserkennung und biomedizinische Bildverarbeitung. Er hat 3 Bücher und zahlreiche Beiträge in Konferenzen und Fachzeitschriften veröffentlicht.