Articles de revues sur le sujet « Weighted Association Rule Mining »
Créez une référence correcte selon les styles APA, MLA, Chicago, Harvard et plusieurs autres
Consultez les 50 meilleurs articles de revues pour votre recherche sur le sujet « Weighted Association Rule Mining ».
À côté de chaque source dans la liste de références il y a un bouton « Ajouter à la bibliographie ». Cliquez sur ce bouton, et nous générerons automatiquement la référence bibliographique pour la source choisie selon votre style de citation préféré : APA, MLA, Harvard, Vancouver, Chicago, etc.
Vous pouvez aussi télécharger le texte intégral de la publication scolaire au format pdf et consulter son résumé en ligne lorsque ces informations sont inclues dans les métadonnées.
Parcourez les articles de revues sur diverses disciplines et organisez correctement votre bibliographie.
Thomas, Binu, et G. Raju. « A Novel Web Classification Algorithm Using Fuzzy Weighted Association Rules ». ISRN Artificial Intelligence 2013 (19 décembre 2013) : 1–10. http://dx.doi.org/10.1155/2013/316913.
Texte intégralLin, Lin, et Mei-Ling Shyu. « Weighted Association Rule Mining for Video Semantic Detection ». International Journal of Multimedia Data Engineering and Management 1, no 1 (janvier 2010) : 37–54. http://dx.doi.org/10.4018/jmdem.2010111203.
Texte intégralQu, Zhi Cheng, Meng Ye et Bin Jiang. « Mining Method for Weighted Concise Association Rules Based on Closed Itemsets under Weighted Support Framework ». Applied Mechanics and Materials 236-237 (novembre 2012) : 326–33. http://dx.doi.org/10.4028/www.scientific.net/amm.236-237.326.
Texte intégralLu, Songfeng, Heping Hu et Fan Li. « Mining weighted association rules ». Intelligent Data Analysis 5, no 3 (1 mai 2001) : 211–25. http://dx.doi.org/10.3233/ida-2001-5303.
Texte intégralTan, Jun. « Different Types of Association Rules Mining Review ». Applied Mechanics and Materials 241-244 (décembre 2012) : 1589–92. http://dx.doi.org/10.4028/www.scientific.net/amm.241-244.1589.
Texte intégralTrivedi, Dhwaneel, Suraj Singh et Rashmi Thakur. « Enhancement of Marketing Strategies using Weighted Association Rule Mining ». International Journal of Computer Applications 68, no 21 (18 avril 2013) : 28–33. http://dx.doi.org/10.5120/11704-7311.
Texte intégralSyed Ibrahim et Chandran. « Compact Weighted Class Association Rule Mining Using Information Gain ». International Journal of Data Mining & ; Knowledge Management Process 1, no 6 (30 novembre 2011) : 1–13. http://dx.doi.org/10.5121/ijdkp.2011.1601.
Texte intégralSivasakthi, Varuna. « Generation of Adverse Drug Event Detection Rules by Weighted Association Rule Mining ». IOSR Journal of Engineering 3, no 01 (janvier 2013) : 43–46. http://dx.doi.org/10.9790/3021-03144346.
Texte intégralKORPIPÄÄ, PANU. « Visualizing constraint-based temporal association rules ». Artificial Intelligence for Engineering Design, Analysis and Manufacturing 15, no 5 (novembre 2001) : 401–10. http://dx.doi.org/10.1017/s0890060401155034.
Texte intégralMallik, Saurav, Anirban Mukhopadhyay et Ujjwal Maulik. « Integrated Statistical and Rule-Mining Techniques for Dna Methylation and Gene Expression Data Analysis ». Journal of Artificial Intelligence and Soft Computing Research 3, no 2 (1 avril 2013) : 101–15. http://dx.doi.org/10.2478/jaiscr-2014-0008.
Texte intégralKoh, Yun Sing, Russel Pears et Gillian Dobbie. « Automatic Item Weight Generation for Pattern Mining and its Application ». International Journal of Data Warehousing and Mining 7, no 3 (juillet 2011) : 30–49. http://dx.doi.org/10.4018/jdwm.2011070102.
Texte intégralArul Mary, S. A. Sahaaya, et Malarvizhi M. « Integrated Web Recommendation Model with Improved Weighted Association Rule Mining ». International Journal of Data Mining & ; Knowledge Management Process 3, no 2 (31 mars 2013) : 87–105. http://dx.doi.org/10.5121/ijdkp.2013.3206.
Texte intégralPears, Russel, Yun Sing Koh, Gillian Dobbie et Wai Yeap. « Weighted association rule mining via a graph based connectivity model ». Information Sciences 218 (janvier 2013) : 61–84. http://dx.doi.org/10.1016/j.ins.2012.07.001.
Texte intégralTan, Jun. « Weighted Association Rules Mining Algorithm Research ». Applied Mechanics and Materials 241-244 (décembre 2012) : 1598–601. http://dx.doi.org/10.4028/www.scientific.net/amm.241-244.1598.
Texte intégralGayathri, K. R. Snehaa. « Analyzing the Coronary Heart Events Based on Weighted Association Rule Mining ». IOSR journal of VLSI and Signal Processing 1, no 5 (2013) : 12–16. http://dx.doi.org/10.9790/4200-0151216.
Texte intégralShamugasundaram, P., et N. S. Nithya. « An Analysis of Fuzzy Weighted Association Rule Mining from Medical Data ». Asian Journal of Research in Social Sciences and Humanities 6, no 7 (2016) : 471. http://dx.doi.org/10.5958/2249-7315.2016.00439.1.
Texte intégralHe Jiang, Jinyong Cheng, Wenqing Lei et Xiumei Luan. « Study on Incremental Updating Algorithm for Mining Weighted Negative Association Rule ». International Journal of Advancements in Computing Technology 4, no 19 (31 octobre 2012) : 491–98. http://dx.doi.org/10.4156/ijact.vol4.issue19.58.
Texte intégralShao, Yuanxun, Bin Liu, Shihai Wang et Guoqi Li. « Software defect prediction based on correlation weighted class association rule mining ». Knowledge-Based Systems 196 (mai 2020) : 105742. http://dx.doi.org/10.1016/j.knosys.2020.105742.
Texte intégralMalarvizhi, S. P., et B. Sathiyabhama. « Frequent pagesets from web log by enhanced weighted association rule mining ». Cluster Computing 19, no 1 (21 novembre 2015) : 269–77. http://dx.doi.org/10.1007/s10586-015-0507-z.
Texte intégralBansal, Meenakshi, Dinesh Grover et Dhiraj Sharma. « Sensitivity Association Rule Mining using Weight based Fuzzy Logic ». Global Journal of Enterprise Information System 9, no 2 (28 juin 2017) : 1. http://dx.doi.org/10.18311/gjeis/2017/15480.
Texte intégralPeng, Na Xin. « An Efficient Weighted Association Rules Mining Algorithm ». Applied Mechanics and Materials 333-335 (juillet 2013) : 1247–50. http://dx.doi.org/10.4028/www.scientific.net/amm.333-335.1247.
Texte intégralSun, K., et Fengshan Bai. « Mining Weighted Association Rules without Preassigned Weights ». IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering 20, no 4 (avril 2008) : 489–95. http://dx.doi.org/10.1109/tkde.2007.190723.
Texte intégralIndhumathy, Murugan, Ahmed R. Nabhan et Subramanian Arumugam. « A Weighted Association Rule Mining Method for Predicting HCV-Human Protein Interactions ». Current Bioinformatics 13, no 1 (19 février 2018) : 73–84. http://dx.doi.org/10.2174/1574893611666161123142425.
Texte intégralK, Mangayarkkarasi, et Chidambaram M. « F-PNWAR : Fuzzy-based Positive and Negative Weighted Association Rule Mining Algorithm ». International Journal of Engineering and Technology 9, no 6 (31 décembre 2017) : 4250–57. http://dx.doi.org/10.21817/ijet/2017/v9i6/170906111.
Texte intégralWeng, Cheng-Hsiung, et Tony Cheng-Kui Huang. « Knowledge acquisition of association rules from the customer-lifetime-value perspective ». Kybernetes 47, no 3 (5 mars 2018) : 441–57. http://dx.doi.org/10.1108/k-03-2016-0042.
Texte intégralAribowo, Agus Sasmito, et Nur Heri Cahyana. « Feasibility study for banking loan using association rule mining classifier ». International Journal of Advances in Intelligent Informatics 1, no 1 (31 mars 2015) : 41. http://dx.doi.org/10.26555/ijain.v1i1.8.
Texte intégralSubramanyam, R. B. V., et A. Goswami. « Mining Frequent Fuzzy Grids in Dynamic Databases with Weighted Transactions and Weighted Items ». Journal of Information & ; Knowledge Management 05, no 03 (septembre 2006) : 243–57. http://dx.doi.org/10.1142/s0219649206001487.
Texte intégralKaya, Mehmet, et Reda Alhajj. « Online mining of fuzzy multidimensional weighted association rules ». Applied Intelligence 29, no 1 (26 septembre 2007) : 13–34. http://dx.doi.org/10.1007/s10489-007-0078-7.
Texte intégralMalarvizhi, SP. « Recent and Frequent Informative Pages from Web Logs by Weighted Association Rule Mining ». International Journal of Modern Education and Computer Science 11, no 10 (8 octobre 2019) : 41–46. http://dx.doi.org/10.5815/ijmecs.2019.10.05.
Texte intégralMallik, Saurav, Anirban Mukhopadhyay et Ujjwal Maulik. « RANWAR : Rank-Based Weighted Association Rule Mining From Gene Expression and Methylation Data ». IEEE Transactions on NanoBioscience 14, no 1 (janvier 2015) : 59–66. http://dx.doi.org/10.1109/tnb.2014.2359494.
Texte intégralBhavithra, J., et A. Saradha. « Personalized web page recommendation using case-based clustering and weighted association rule mining ». Cluster Computing 22, S3 (24 février 2018) : 6991–7002. http://dx.doi.org/10.1007/s10586-018-2053-y.
Texte intégralNITHYA, N. S., et K. DURAISWAMY. « Gain ratio based fuzzy weighted association rule mining classifier for medical diagnostic interface ». Sadhana 39, no 1 (février 2014) : 39–52. http://dx.doi.org/10.1007/s12046-013-0198-1.
Texte intégralCai, Jiang-Hui, Xu-Jun Zhao, Shi-Wei Sun, Ji-Fu Zhang et Hai-Feng Yang. « Stellar spectra association rule mining method based on the weighted frequent pattern tree ». Research in Astronomy and Astrophysics 13, no 3 (mars 2013) : 334–42. http://dx.doi.org/10.1088/1674-4527/13/3/008.
Texte intégralAltuntas, Serkan, et Hasan Selim. « Facility layout using weighted association rule-based data mining algorithms : Evaluation with simulation ». Expert Systems with Applications 39, no 1 (janvier 2012) : 3–13. http://dx.doi.org/10.1016/j.eswa.2011.06.045.
Texte intégralJ. Serin, J. Serin, J. SatheeshKumar J. Serin et T. Amudha J. SatheeshKumar. « Efficient Fuzzy C-means Based Reduced Feature Set Association Rule Mining Approach for Predicting the User Behavioral Pattern in Web Usage Mining ». 網際網路技術學刊 23, no 7 (décembre 2022) : 1495–503. http://dx.doi.org/10.53106/160792642022122307005.
Texte intégralSoni, Sunita, et O. P. Vyas. « Building Weighted Associative Classifiers using Maximum Likelihood Estimation to Improve Prediction Accuracy in Health Care Data Mining ». Journal of Information & ; Knowledge Management 12, no 01 (mars 2013) : 1350008. http://dx.doi.org/10.1142/s0219649213500081.
Texte intégralLin, Lin, Mei-Ling Shyu et Shu-Ching Chen. « Rule-Based Semantic Concept Classification from Large-Scale Video Collections ». International Journal of Multimedia Data Engineering and Management 4, no 1 (janvier 2013) : 46–67. http://dx.doi.org/10.4018/jmdem.2013010103.
Texte intégralLv, Xiao, Yong Jie Li et Xu Lu. « A Web Data Mining Algorithm Based on Weighted Association Rules ». Key Engineering Materials 467-469 (février 2011) : 1386–91. http://dx.doi.org/10.4028/www.scientific.net/kem.467-469.1386.
Texte intégralCai, Jiang hui, Xu jun Zhao et Ya lin Xun. « Association rule mining method based on weighted frequent pattern tree in mobile computing environment ». International Journal of Wireless and Mobile Computing 6, no 2 (2013) : 193. http://dx.doi.org/10.1504/ijwmc.2013.054047.
Texte intégralFaridi, Mainaz, Seema Verma et Saurabh Mukherjee. « A novel algorithm of weighted fuzzy spatial association rule mining (WFSARM) for wasteland reclamation ». Journal of Information and Optimization Sciences 39, no 1 (10 novembre 2017) : 195–211. http://dx.doi.org/10.1080/02522667.2017.1372920.
Texte intégralWang, Tianxiong, et Meiyu Zhou. « Integrating rough set theory with customer satisfaction to construct a novel approach for mining product design rules ». Journal of Intelligent & ; Fuzzy Systems 41, no 1 (11 août 2021) : 331–53. http://dx.doi.org/10.3233/jifs-201829.
Texte intégralKang, Xinhui, Caroline Samantha Porter et Erik Bohemia. « Using the fuzzy weighted association rule mining approach to develop a customer satisfaction product form ». Journal of Intelligent & ; Fuzzy Systems 38, no 4 (30 avril 2020) : 4343–57. http://dx.doi.org/10.3233/jifs-190957.
Texte intégralNithya, NS, et K. Duraiswamy. « Correlated gain ratio based fuzzy weighted association rule mining classifier for diagnosis health care data ». Journal of Intelligent & ; Fuzzy Systems 29, no 4 (23 octobre 2015) : 1453–64. http://dx.doi.org/10.3233/ifs-151614.
Texte intégralKim, YongSeog. « Streaming association rule (SAR) mining with a weighted order-dependent representation of Web navigation patterns ». Expert Systems with Applications 36, no 4 (mai 2009) : 7933–46. http://dx.doi.org/10.1016/j.eswa.2008.10.068.
Texte intégralQi, Jianfang, Xin Mou, Yue Li, Xiaoquan Chu et Weisong Mu. « A novel consumer preference mining method based on improved weclat algorithm ». Journal of Enterprising Communities : People and Places in the Global Economy 16, no 1 (11 octobre 2021) : 74–92. http://dx.doi.org/10.1108/jec-08-2021-0113.
Texte intégralKharya, Shweta, Edeh Michael Onyema, Aasim Zafar, Mohd Anas Wajid, Rockson Kwasi Afriyie, Tripti Swarnkar et Sunita Soni. « Weighted Bayesian Belief Network : A Computational Intelligence Approach for Predictive Modeling in Clinical Datasets ». Computational Intelligence and Neuroscience 2022 (20 juillet 2022) : 1–8. http://dx.doi.org/10.1155/2022/3813705.
Texte intégralSubbulakshmi, B., et C. Deisy. « An improved incremental algorithm for mining weighted class-association rules ». International Journal of Business Intelligence and Data Mining 13, no 1/2/3 (2018) : 291. http://dx.doi.org/10.1504/ijbidm.2018.088437.
Texte intégralAgapito, Giuseppe, Mario Cannataro, Pietro Hiram Guzzi et Marianna Milano. « Using GO-WAR for mining cross-ontology weighted association rules ». Computer Methods and Programs in Biomedicine 120, no 2 (juillet 2015) : 113–22. http://dx.doi.org/10.1016/j.cmpb.2015.03.007.
Texte intégralKIM, Jungja, Heetaek CEONG et Yonggwan WON. « Weighted Association Rule Mining for Item Groups with Different Properties and Risk Assessment for Networked Systems ». IEICE Transactions on Information and Systems E92-D, no 1 (2009) : 10–15. http://dx.doi.org/10.1587/transinf.e92.d.10.
Texte intégralJayaprakash, Aiswarya, et Bhavithra Janakiraman. « An Improved Mechanism for User Profile Generation Using Case-Based Reasoning and Weighted Association Rule Mining ». International Journal of Computer Sciences and Engineering 6, no 12 (31 décembre 2018) : 803–9. http://dx.doi.org/10.26438/ijcse/v6i12.803809.
Texte intégral