| dbo:abstract
|
- Der Apriori-Algorithmus ist ein Verfahren zur Assoziationsanalyse, einem Bereich des Data-Mining. Er dient der Auffindung sinnvoller und nützlicher Zusammenhänge in transaktionsbasierten Datenbasen, die in Form sogenannter Assoziationsregeln dargestellt werden. Eine häufige Anwendung des Apriori-Algorithmus ist die Warenkorbanalyse. Items sind hierbei angebotene Produkte und ein Einkauf stellt eine Transaktion dar, welche die gekauften Items enthält. Der Algorithmus bestimmt nun Korrelationen der Form: Wenn Shampoo und Rasierwasser gekauft wurden, wurde in 90 % der Fälle auch Rasierschaum gekauft. Eine passende Datenbasis besteht aus einer Tabelle von Transaktionen (Zeilen), in denen beliebige binäre Items (Spalten) zusammengefasst werden. Der Apriori-Algorithmus findet Zusammenhänge zwischen Mengen von Items, die in einem großen Teil der Transaktionen vorkommen. Die durch den Algorithmus erzeugten Assoziationsregeln haben die Form . Dabei sind und Mengen von Items und die Regel ist so zu interpretieren, dass Transaktionen, in denen die Itemmenge vorkommt, häufig auch die Itemmenge enthalten. (de)
- Apriori is an algorithm for frequent item set mining and association rule learning over relational databases. It proceeds by identifying the frequent individual items in the database and extending them to larger and larger item sets as long as those item sets appear sufficiently often in the database. The frequent item sets determined by Apriori can be used to determine association rules which highlight general trends in the database: this has applications in domains such as market basket analysis. (en)
- El algoritmo a priori es un algoritmo utilizado en minería de datos, sobre bases de datos transaccionales, que permite encontrar de forma eficiente "conjuntos de ítems frecuentes", los cuales sirven de base para generar reglas de asociación. Procede identificando los ítems individuales frecuentes en la base y extendiéndolos a conjuntos de mayor tamaño siempre y cuando esos conjuntos de datos aparezcan suficientemente seguidos en dicha base de datos. Este algoritmo se ha aplicado grandemente en el análisis de transacciones comerciales y en problemas de predicción. (es)
- L'algorithme APriori est un algorithme d'exploration de données conçu en 1994, par Rakesh Agrawal et Ramakrishnan Sikrant, dans le domaine de l'apprentissage des règles d'association. Il sert à reconnaitre des propriétés qui reviennent fréquemment dans un ensemble de données et d'en déduire une catégorisation. (fr)
- In informatica e in data mining, l'algoritmo Apriori è un classico algoritmo di ricerca delle associazioni. È utilizzato per la generazione degli itemset frequenti, per approssimazioni successive, a partire dagli itemset con un solo elemento. In sintesi, il presupposto teorico su cui si basa l'algoritmo parte dalla considerazione che se un insieme di oggetti (itemset) è frequente, allora anche tutti i suoi sottoinsiemi sono frequenti, ma se un itemset non è frequente, allora neanche gli insiemi che lo contengono sono frequenti. Un ambito dove questo algoritmo trova grande applicabilità è il market/basket problem. Per ricavare le associazioni viene impiegato un approccio bottom up, dove i sottoinsiemi frequenti sono costruiti aggiungendo un item per volta (generazione dei candidati); i gruppi di candidati sono successivamente verificati sui dati e l'algoritmo termina quando non ci sono ulteriori estensioni possibili. In questo processo, il numero delle iterazioni è , dove indica la cardinalità massima di un itemset frequente. Vi sono altri algoritmi con finalità analoghe ( e ), e che tuttavia sono più diffusi in ambiti dove i dati sono privi di timestamp (ad esempio le sequenze di DNA). Apriori, anche se storicamente significativo, soffre di alcune inefficienze. In particolare, la generazione dei candidati crea molti sottoinsiemi. Nel processo vengono individuati i sottoinsiemi significativi solo dopo aver trovato tutti i sottoinsiemi propri, dove S è il gruppo di elementi specifico (Supporto) in cui un particolare sottoinsieme di oggetti compare. (it)
- In datamining is het a-priorialgoritme een algoritme om te leren uit een database met transacties, zoals gekochte producten in een supermarkt of bezochte pagina's op een website. Het algoritme tracht associatieregels te leren door patronen te vinden in de data. Formeler gezegd tracht het algoritme verzamelingen van items te vinden die een minimaal aantal keer voorkomen in de data. (nl)
- O Apriori é um algoritmo para mineração de conjuntos de itens frequentes e aprendizado de regras de associação em bancos de dados relacionais. Ele prossegue identificando os itens individuais frequentes no banco de dados e estendendo-os a conjuntos de itens cada vez maiores, desde que esses conjuntos de itens apareçam com frequência suficiente no banco de dados. Os conjuntos de itens frequentes determinados por Apriori podem ser usados para determinar regras de associação que destacam tendências gerais no banco de dados: isso tem aplicações em domínios como análise de cesta de compras. (pt)
- Apriori — алгоритм глибинного аналізу даних щодо частих одиниць у множинах і машинного навчання щодо асоціативних правил, що застосовується переважно до баз даних транзакцій. Алгоритм ідентифікує елементи/одиниці, що часто повторюються у базі, і розширює їх список до все більших множин з дотриманням правила достатньої частотності. Визначені алгоритмом множини частих одиниць можна використати для визначення правил асоціювання, по яких стають помітними загальні тенденції в базі даних. Це знаходить застосування в таких областях, як . Одиницями при цьому є пропоновані товари, а покупка являє собою транзакцію, яка містить куплені предмети (одиниці). Алгоритм при цьому визначає кореляції такого виду: Якщо хтось купує шампунь і лосьйон для гоління, у 90 % випадків купується також і піна для гоління. Дані, що надаються до аналізу, складаються з таблиці транзакцій (на рядках), в якій перераховуються будь-які бінарні одиниці (у колонках). Алгоритм Apriori знаходить співвідношення між множинами одиниць, які зустрічаються у великій частині транзакцій. Правила асоціювання, які отримуються в результаті, мають форму ; при цьому і є множинами одиниць, а правило стверджує, що коли у великій частині транзакцій зустрічається множина одиниць , то там часто зустрічається і множина одиниць . (uk)
- 在计算机科学以及数据挖掘领域中， 先验算法（Apriori Algorithm）是关联规则学习的经典算法之一。先验算法的设计目的是为了处理包含交易信息内容的数据库（例如,顾客购买的商品清单，或者网页常访清单。）而其他的算法则是设计用来寻找无交易信息（如Winepi算法和Minepi算法）或无时间标记（如DNA测序）的数据之间的联系规则。 在关联式规则中,一般对于给定的项目集合（例如，零售交易集合，每个集合都列出的单个商品的购买信息），算法通常尝试在项目集合中找出至少有C个相同的子集。先验算法采用自底向上的处理方法，即频繁子集每次只扩展一个对象（该步骤被称为候选集产生），并且候选集由数据进行检验。当不再产生符合条件的扩展对象时，算法终止。 先验算法采用广度优先搜索算法进行搜索并采用树结构来对候选项目集进行高效计数。它通过长度为的候选项目集来产生长度为的候选项目集，然后从中删除包含不常见子模式的候选项。根据,该候选项目集包含所有长度为的频繁项目集。之后，就可以通过扫描交易数据库来决定候选项目集中的频繁项目集。 虽然先验算法具有显著的历史地位，但是其中的一些低效与权衡弊端也进而引致了许多其他的算法的产生。候选集产生过程生成了大量的子集（先验算法在每次对数据库进行扫描之前总是尝试加载尽可能多的候选集）。并且自底而上的子集浏览过程（本质上为宽度优先的子集格遍历）也直到遍历完所有 个可能的子集之后才寻找任意最大子集S。 (zh)
|
| rdfs:comment
|
- Apriori is an algorithm for frequent item set mining and association rule learning over relational databases. It proceeds by identifying the frequent individual items in the database and extending them to larger and larger item sets as long as those item sets appear sufficiently often in the database. The frequent item sets determined by Apriori can be used to determine association rules which highlight general trends in the database: this has applications in domains such as market basket analysis. (en)
- El algoritmo a priori es un algoritmo utilizado en minería de datos, sobre bases de datos transaccionales, que permite encontrar de forma eficiente "conjuntos de ítems frecuentes", los cuales sirven de base para generar reglas de asociación. Procede identificando los ítems individuales frecuentes en la base y extendiéndolos a conjuntos de mayor tamaño siempre y cuando esos conjuntos de datos aparezcan suficientemente seguidos en dicha base de datos. Este algoritmo se ha aplicado grandemente en el análisis de transacciones comerciales y en problemas de predicción. (es)
- L'algorithme APriori est un algorithme d'exploration de données conçu en 1994, par Rakesh Agrawal et Ramakrishnan Sikrant, dans le domaine de l'apprentissage des règles d'association. Il sert à reconnaitre des propriétés qui reviennent fréquemment dans un ensemble de données et d'en déduire une catégorisation. (fr)
- In datamining is het a-priorialgoritme een algoritme om te leren uit een database met transacties, zoals gekochte producten in een supermarkt of bezochte pagina's op een website. Het algoritme tracht associatieregels te leren door patronen te vinden in de data. Formeler gezegd tracht het algoritme verzamelingen van items te vinden die een minimaal aantal keer voorkomen in de data. (nl)
- O Apriori é um algoritmo para mineração de conjuntos de itens frequentes e aprendizado de regras de associação em bancos de dados relacionais. Ele prossegue identificando os itens individuais frequentes no banco de dados e estendendo-os a conjuntos de itens cada vez maiores, desde que esses conjuntos de itens apareçam com frequência suficiente no banco de dados. Os conjuntos de itens frequentes determinados por Apriori podem ser usados para determinar regras de associação que destacam tendências gerais no banco de dados: isso tem aplicações em domínios como análise de cesta de compras. (pt)
- Der Apriori-Algorithmus ist ein Verfahren zur Assoziationsanalyse, einem Bereich des Data-Mining. Er dient der Auffindung sinnvoller und nützlicher Zusammenhänge in transaktionsbasierten Datenbasen, die in Form sogenannter Assoziationsregeln dargestellt werden. Eine häufige Anwendung des Apriori-Algorithmus ist die Warenkorbanalyse. Items sind hierbei angebotene Produkte und ein Einkauf stellt eine Transaktion dar, welche die gekauften Items enthält. Der Algorithmus bestimmt nun Korrelationen der Form: (de)
- In informatica e in data mining, l'algoritmo Apriori è un classico algoritmo di ricerca delle associazioni. È utilizzato per la generazione degli itemset frequenti, per approssimazioni successive, a partire dagli itemset con un solo elemento. In sintesi, il presupposto teorico su cui si basa l'algoritmo parte dalla considerazione che se un insieme di oggetti (itemset) è frequente, allora anche tutti i suoi sottoinsiemi sono frequenti, ma se un itemset non è frequente, allora neanche gli insiemi che lo contengono sono frequenti. (it)
- 在计算机科学以及数据挖掘领域中， 先验算法（Apriori Algorithm）是关联规则学习的经典算法之一。先验算法的设计目的是为了处理包含交易信息内容的数据库（例如,顾客购买的商品清单，或者网页常访清单。）而其他的算法则是设计用来寻找无交易信息（如Winepi算法和Minepi算法）或无时间标记（如DNA测序）的数据之间的联系规则。 在关联式规则中,一般对于给定的项目集合（例如，零售交易集合，每个集合都列出的单个商品的购买信息），算法通常尝试在项目集合中找出至少有C个相同的子集。先验算法采用自底向上的处理方法，即频繁子集每次只扩展一个对象（该步骤被称为候选集产生），并且候选集由数据进行检验。当不再产生符合条件的扩展对象时，算法终止。 先验算法采用广度优先搜索算法进行搜索并采用树结构来对候选项目集进行高效计数。它通过长度为的候选项目集来产生长度为的候选项目集，然后从中删除包含不常见子模式的候选项。根据,该候选项目集包含所有长度为的频繁项目集。之后，就可以通过扫描交易数据库来决定候选项目集中的频繁项目集。 (zh)
- Apriori — алгоритм глибинного аналізу даних щодо частих одиниць у множинах і машинного навчання щодо асоціативних правил, що застосовується переважно до баз даних транзакцій. Алгоритм ідентифікує елементи/одиниці, що часто повторюються у базі, і розширює їх список до все більших множин з дотриманням правила достатньої частотності. Визначені алгоритмом множини частих одиниць можна використати для визначення правил асоціювання, по яких стають помітними загальні тенденції в базі даних. Якщо хтось купує шампунь і лосьйон для гоління, у 90 % випадків купується також і піна для гоління. (uk)
|
