Measuring Positive and Negative Association of Apriori Algorithm with Cosine Correlation Analysis

يهدف هذا العمل إلى معرفة قواعد الارتباط الإيجابية وقواعد الارتباط السلبية في خوارزمية (Apriori) باستخدام تحليل ارتباط جيب التمام. يتم تطبيق الخوارزمية الافتراضية وخوارزمية استخراج قواعد الارتباط المعدلة على قاعدة بيانات الفطر لمعرفة الفرق في النتائج. أظهرت النتائج التجريبية أن خوارزمية استخراج قواعد الارتباط المعدلة يمكن أن تولد قواعد ارتباط سلبية. وتعطي إضافة تحليل ارتباط جيب التمام قدرًا أصغر من قواعد الارتباط عما هو من كميات خوارزمية استخراج قواعد الارتباط الافتراضية. من خلال قواعد الارتباط العشرة الأولى ، يمكن ملاحظة وجود قواعد مختلفة بين الخوارزمية الافتراضية وخوارزمية Apriori المعدلة. إن اختلاف القواعد التي تم الحصول عليها من قواعد الارتباط الإيجابية وقواعد الارتباط السلبية يقوي بعضها البعض بدرجة جيدة جدًا.This work aims to see the positive association rules and negative association rules in the Apriori algorithm by using cosine correlation analysis. The default and the modified Association Rule Mining algorithm are implemented against the mushroom database to find out the difference of the results. The experimental results showed that the modified Association Rule Mining algorithm could generate negative association rules. The addition of cosine correlation analysis returns a smaller amount of association rules than the amounts of the default Association Rule Mining algorithm. From the top ten association rules, it can be seen that there are different rules between the default and the modified Apriori algorithm. The difference of the obtained rules from positive association rules and negative association rules strengthens to each other with a pretty good confidence score

Item-centric mining of frequent patterns from big uncertain data

Item-centric mining of frequent patterns from big uncertain dat