Association Rules Optimization using ABC Algorithm with Mutation
-
5% KEDVEZMÉNY?
- A kedvezmény csak az 'Értesítés a kedvenc témákról' hírlevelünk címzettjeinek rendeléseire érvényes.
- Kiadói listaár EUR 39.90
-
16 548 Ft (15 760 Ft + 5% áfa)
Az ár azért becsült, mert a rendelés pillanatában nem lehet pontosan tudni, hogy a beérkezéskor milyen lesz a forint árfolyama az adott termék eredeti devizájához képest. Ha a forint romlana, kissé többet, ha javulna, kissé kevesebbet kell majd fizetnie.
- Kedvezmény(ek) 5% (cc. 827 Ft off)
- Kedvezményes ár 15 721 Ft (14 972 Ft + 5% áfa)
Iratkozzon fel most és részesüljön kedvezőbb árainkból!
Feliratkozom
16 548 Ft
Beszerezhetőség
Csak rendelésre kapható a kiadónál, kissé időigényes.
Why don't you give exact delivery time?
A beszerzés időigényét az eddigi tapasztalatokra alapozva adjuk meg. Azért becsült, mert a terméket külföldről hozzuk be, így a kiadó kiszolgálásának pillanatnyi gyorsaságától is függ. A megadottnál gyorsabb és lassabb szállítás is elképzelhető, de mindent megteszünk, hogy Ön a lehető leghamarabb jusson hozzá a termékhez.
A termék adatai:
- Kiadó LAP Lambert Academic Publishing
- Megjelenés dátuma 2020. január 1.
- Kötetek száma Großformatiges Paperback. Klappenbroschur
- ISBN 9786202680349
- Kötéstípus Puhakötés
- Terjedelem76 oldal
- Méret 220x150 mm
- Nyelv angol 25
Kategóriák
Hosszú leírás:
In data mining, association rule mining is one of the popular and simple methods to find frequent itemsets from a large dataset. While generating frequent itemsets from a large dataset using association rule mining, the computer takes too much time. This can be improved by using an artificial bee colony algorithm (ABC). The artificial bee colony algorithm is an optimization algorithm based on the foraging behavior of artificial honey bees. In this paper, an artificial bee colony algorithm with a mutation operator is used to generate high-quality association rules for finding frequent itemsets from large data sets. The mutation operator is used after the scout bee phase in this work. In general, the rule generated by the association rule mining technique does not consider the negative occurrences of attributes in them, but by using an artificial bee colony algorithm (ABC) over these rules the system can predict the rules which contain negative attributes.
Több
