Given a set of transactions T , the

Given a set of transactions T , the goal of association rule mining is to find
all rules having support ≥ minsupthreshold and con f idence ≥ mincon f threshold.
The brute-force approach would be to list all possible association rules, compute
the support and confidence for each rule and then prune rules that do not satisfy
both conditions. This is, however, computationally very expensive. For this reason,
we take a two-step approach: (1) Generate all itemsets whose support ≥ minsup
(Frequent Itemset Generation); (2) Generate high confidence rules from each frequent itemset (Rule Generation)

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

กำหนดชุดของธุรกรรม T เป้าหมายของเหมืองกฎความสัมพันธ์คือการ findกฎทั้งหมดที่มีสนับสนุน≥ minsupthreshold และคอน f idence ≥ mincon f ขีดจำกัดวิธีการบังคับเดรัจฉานจะแสดงกฎทั้งหมดของสมาคมเป็นไปได้ คำนวณการสนับสนุนและ confidence สำหรับแต่ละกฎกฎบ๊วยที่ตอบสนองเงื่อนไขทั้งสอง นี่คือ อย่างไรก็ตาม computationally แพง ด้วยเหตุนี้เราใช้วิธีการสองขั้นตอน: (1) สร้าง itemsets ทั้งหมดสนับสนุน≥ minsup(Itemset ประจำรุ่น); (2) สร้างกฎ confidence สูงจาก itemset บ่อยละ (กฎสร้าง)

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

ได้รับชุดของการทำธุรกรรม T, เป้าหมายของการทำเหมืองแร่กฎของสมาคมคือการ fi ครั้ง
กฎทั้งหมดที่มีการสนับสนุน≥ minsupthreshold และนักโทษฉ idence ≥ Mincon เกณฑ์ f.
วิธีแรงเดรัจฉานจะแสดงรายการทั้งหมดกฎสมาคมเป็นไปได้คำนวณ
การสนับสนุนและความมั่นใจ Fi สำหรับแต่ละกฎแล้วตัดกฎที่ไม่ตอบสนอง
เงื่อนไขทั้งสอง นี้เป็นอย่างไรก็ตามคอมพิวเตอร์มีราคาแพงมาก ด้วยเหตุนี้
เราใช้วิธีการสองขั้นตอน (1) สร้าง itemsets ทุกรายที่มีการสนับสนุน≥ minsup
(บ่อย Itemset Generation); (2) สร้างกฎเชื่อ Fi แย้งสูงจากแต่ละ itemset บ่อย (Generation กฎ)

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

ได้รับชุดของธุรกรรมที เป้าหมายของสมาคมเหมืองแร่คือการปกครองจึง ND
กฎทั้งหมดมี minsupthreshold สนับสนุน≥และ con F idence ≥ mincon F ( .
ใช้กำลังเข้าหาจะรายการกฎของสมาคมทั้งหมดเป็นไปได้ คำนวณ
การสนับสนุนและต่อต้านจึง dence สำหรับแต่ละกฎและกฎที่ทำลูกพรุน ไม่ตอบสนอง
ทั้งสองเงื่อนไข นี้เป็นอย่างไร computationally แพงมากด้วยเหตุนี้
เราใช้วิธีการสองขั้นตอน : ( 1 ) สร้างทั้งหมด itemsets ที่มีการสนับสนุน≥ minsup
( รุ่น itemset บ่อย ) ; ( 2 ) สร้างด้วยกฎ dence จึงสูงจากแต่ละบ่อย itemset ( รุ่นกฎ )