![](/images/graphics-bg.png)
Scalability measurement of association rule mining algorithms
المؤلفون المشاركون
Fagiri, Salam Uthman
Abd al-Salam, Muhammad Mirghani Muhammad
Uthman, Sayf al-Din Futuh
المصدر
Sudan Journal of Computing and Geoinformatics
العدد
المجلد 1، العدد 1 (31 ديسمبر/كانون الأول 2017)، ص ص. 152-159، 8ص.
الناشر
تاريخ النشر
2017-12-31
دولة النشر
السودان
عدد الصفحات
8
التخصصات الرئيسية
تكنولوجيا المعلومات وعلم الحاسوب
الملخص EN
In this paper, we evaluate the scalability of association rule mining algorithms in-terms of execution times and memory usage, we conducted the performance using two main association rules algorithms which exhibits best results among other reputed algorithms known as Apriori and FP-Growth algorithms.
The simulation has been conducted to measure two important factors: execution times and memory usage.
The obtained results showed that the FP-Growth outperforms Apriori algorithms achieving less execution time while Apriori maintaining low memory usage
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Fagiri, Salam Uthman& Abd al-Salam, Muhammad Mirghani Muhammad& Uthman, Sayf al-Din Futuh. 2017. Scalability measurement of association rule mining algorithms. Sudan Journal of Computing and Geoinformatics،Vol. 1, no. 1, pp.152-159.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-836655
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Fagiri, Salam Uthman…[et al.]. Scalability measurement of association rule mining algorithms. Sudan Journal of Computing and Geoinformatics Vol. 1, no. 1 (2017), pp.152-159.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-836655
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Fagiri, Salam Uthman& Abd al-Salam, Muhammad Mirghani Muhammad& Uthman, Sayf al-Din Futuh. Scalability measurement of association rule mining algorithms. Sudan Journal of Computing and Geoinformatics. 2017. Vol. 1, no. 1, pp.152-159.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-836655
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references : p. 159
رقم السجل
BIM-836655
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)