Explore Association Rule Mining, en mettant l'accent sur les éléments fréquents et les mesures alternatives d'intérêt, y compris l'algorithme FP-Growth et la comparaison des performances.
Présente une méthode de détection d'événements à partir de nouvelles utilisant des ressources limitées, ce qui la rend robuste au bruit et à l'indépendant de la langue.
Introduit l'extraction de règles d'association, couvrant le support, la confiance, l'algorithme Apriori et la croissance des FP pour la découverte fréquente d'éléments.
Couvre les défis et les opportunités de l'exploration de données, des questions pratiques, des composants d'algorithmes et des applications telles que l'analyse du panier d'achat.
Couvre les règles d'association minière, se concentrant sur les algorithmes de croissance d'Apriori et de FP pour trouver des itemset fréquents et extraire les règles efficacement.
