![](/images/graphics-bg.png)
Efficient adaptive frequent pattern mining techniques for market analysis in sequential and parallel systems
المؤلفون المشاركون
Kuriakose, Sherly
Nedunchezhian, Raju
المصدر
The International Arab Journal of Information Technology
العدد
المجلد 14، العدد 2 (31 مارس/آذار 2017)، ص ص. 175-185، 11ص.
الناشر
تاريخ النشر
2017-03-31
دولة النشر
الأردن
عدد الصفحات
11
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
The classical applications of Association Rule Mining (ARM) are market analysis, network traffic analysis, and web log analysis where strategic decisions are made by analyzing the frequent itemsets from a large pool of data.
Datasets in such domains are constantly updated and as they require an efficient Frequent Pattern Mining (FPM) algorithm which is capable of extracting the required information.
Several incremental algorithms have been proposed to generate frequent patterns, but they are ineffective with very large datasets and do not provide the user interaction to adjust the minimum support value.
This paper first presents an efficient interactive sequential FPM algorithm that uses the knowledge gained in the previous mining steps to incrementally mine the updated database with fewer complexities.
Then to further reduce the time complexity it proposes an efficient interactive and incremental parallel mining algorithm.
It also prepares incremental frequent patterns, without generating local frequent itemsets with less communication and synchronization overheads.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Kuriakose, Sherly& Nedunchezhian, Raju. 2017. Efficient adaptive frequent pattern mining techniques for market analysis in sequential and parallel systems. The International Arab Journal of Information Technology،Vol. 14, no. 2, pp.175-185.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-792070
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Kuriakose, Sherly& Nedunchezhian, Raju. Efficient adaptive frequent pattern mining techniques for market analysis in sequential and parallel systems. The International Arab Journal of Information Technology Vol. 14, no. 2 (2017), pp.175-185.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-792070
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Kuriakose, Sherly& Nedunchezhian, Raju. Efficient adaptive frequent pattern mining techniques for market analysis in sequential and parallel systems. The International Arab Journal of Information Technology. 2017. Vol. 14, no. 2, pp.175-185.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-792070
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references : p. 184-185
رقم السجل
BIM-792070
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)