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Assoziationsregel-Algorithmen für Daten mit komplexer Struktur
Lars Schmidt-Thieme (Broschiert, Deutsch)
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Beschreibung
Diese Arbeit beschäftigt sich mit Assoziationsregeln und dem Auffinden häufiger Muster und Strukturen in komplexen Daten, z.B. in folgenwertigen Daten oder Daten, die als Folgen von Mengen beschrieben werden können. Solche Daten fallen in einer Vielzahl von Anwendungskontexten an, unter anderem als Protokolldaten in elektronischen Transaktionssystemen, z.B. in Form von Warenkörben wiederkehrender… Besucher eines Online-Shops. Als Hauptbeitrag wird ein abstraktes Verfahren für das Mining häufiger Muster in allgemeinen Musterräumen entwickelt. Klassische Verfahren wie der Apriori-Algorithmus sowie seine zahllosen Varianten können als Spezialisierungen dieses abstrakten Verfahrens aufgefaßt werden. Eine spezielle Datenstruktur, der geschachtelte Prefixbaum, ermöglicht die effiziente Implementation dieses Verfahrens. Mit Hilfe von Schachtelungsoperatoren wird schließlich ein Baukasten für Apriori-artige Mining-Algorithmen zur Verfügung gestellt. Dieses Produkt haben wir gerade leider nicht auf Lager.
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Technische Daten
Erscheinungsdatum
04.05.2004
Sprache
Deutsch
EAN
9783631522134
Herausgeber
Peter Lang GmbH, Internationaler Verlag der Wissenschaften
Serien- oder Bandtitel
Informationstechnologie und Ökonomie
Sonderedition
Nein
Autor
Lars Schmidt-Thieme
Seitenanzahl
158
Einbandart
Broschiert
Buch Untertitel
Mit Anwendungen im Web Mining
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