Enhancement of association rules interpretability using generalization
المؤلفون المشاركون
Abd Allah, Zahra Najm
al-Mamuri, Safa O.
المصدر
Journal of Babylon University : Journal of Applied and Pure Sciences
العدد
المجلد 25، العدد 3 (30 سبتمبر/أيلول 2017)17ص.
الناشر
تاريخ النشر
2017-09-30
دولة النشر
العراق
عدد الصفحات
17
التخصصات الرئيسية
تكنولوجيا المعلومات وعلم الحاسوب
الملخص EN
-Data mining has a number of common methods.
One of such methods is the association rules mining.
While association rules mining often produces huge number of rules, it prevents the analyst from finding interesting rules and consequently, this method is a waste of time.
Visualization is one of the methods to solve such problems.
However, most of the association rule visualization techniques are suffering from viewing huge number of rules.
This paper provides a modification on the techniques of the visualization to help the analyst to interpret the association rules by grouping the large number of rules using a modified Attribute Oriented Induction algorithm, then; these grouped rules are visualized using a grouped graph method.
Experimental results show that the proposed technique produces excellent compression ratio.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
al-Mamuri, Safa O.& Abd Allah, Zahra Najm. 2017. Enhancement of association rules interpretability using generalization. Journal of Babylon University : Journal of Applied and Pure Sciences،Vol. 25, no. 3.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1140832
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
al-Mamuri, Safa O.& Abd Allah, Zahra Najm. Enhancement of association rules interpretability using generalization. Journal of Babylon University : Journal of Applied and Pure Sciences Vol. 25, no. 3 (2017).
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1140832
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
al-Mamuri, Safa O.& Abd Allah, Zahra Najm. Enhancement of association rules interpretability using generalization. Journal of Babylon University : Journal of Applied and Pure Sciences. 2017. Vol. 25, no. 3.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1140832
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references.
رقم السجل
BIM-1140832
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
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