![](/images/graphics-bg.png)
Negative and Positive Association Rules Mining from Text Using Frequent and Infrequent Itemsets
المؤلفون المشاركون
Mahmood, Sajid
Shahbaz, Muhammad
Guergachi, Aziz
المصدر
العدد
المجلد 2014، العدد 2014 (31 ديسمبر/كانون الأول 2014)، ص ص. 1-11، 11ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2014-05-18
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
11
التخصصات الرئيسية
الطب البشري
تكنولوجيا المعلومات وعلم الحاسوب
الملخص EN
Association rule mining research typically focuses on positive association rules (PARs), generated from frequently occurring itemsets.
However, in recent years, there has been a significant research focused on finding interesting infrequent itemsets leading to the discovery of negative association rules (NARs).
The discovery of infrequent itemsets is far more difficult than their counterparts, that is, frequent itemsets.
These problems include infrequent itemsets discovery and generation of accurate NARs, and their huge number as compared with positive association rules.
In medical science, for example, one is interested in factors which can either adjudicate the presence of a disease or write-off of its possibility.
The vivid positive symptoms are often obvious; however, negative symptoms are subtler and more difficult to recognize and diagnose.
In this paper, we propose an algorithm for discovering positive and negative association rules among frequent and infrequent itemsets.
We identify associations among medications, symptoms, and laboratory results using state-of-the-art data mining technology.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Mahmood, Sajid& Shahbaz, Muhammad& Guergachi, Aziz. 2014. Negative and Positive Association Rules Mining from Text Using Frequent and Infrequent Itemsets. The Scientific World Journal،Vol. 2014, no. 2014, pp.1-11.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1051822
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Mahmood, Sajid…[et al.]. Negative and Positive Association Rules Mining from Text Using Frequent and Infrequent Itemsets. The Scientific World Journal No. 2014 (2014), pp.1-11.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1051822
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Mahmood, Sajid& Shahbaz, Muhammad& Guergachi, Aziz. Negative and Positive Association Rules Mining from Text Using Frequent and Infrequent Itemsets. The Scientific World Journal. 2014. Vol. 2014, no. 2014, pp.1-11.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1051822
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1051822
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
![](/images/ebook-kashef.png)
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر
![](/images/kashef-image.png)