ارسل ملاحظاتك

ارسل ملاحظاتك لنا







A Quantum Swarm Evolutionary Algorithm For Mining Association Rules In Large Databases

المصدر: مجلة جامعة الملك سعود - علوم الحاسب والمعلومات
الناشر: جامعة الملك سعود
المؤلف الرئيسي: Ykhlef, Mourad (Author)
المجلد/العدد: مج23, ع1
محكمة: نعم
الدولة: السعودية
التاريخ الميلادي: 2011
الصفحات: 1 - 6
DOI: 10.33948/0584-023-001-001
ISSN: 1319-1578
رقم MD: 971934
نوع المحتوى: بحوث ومقالات
اللغة: الإنجليزية
قواعد المعلومات: science
مواضيع:
كلمات المؤلف المفتاحية:
Quantum Evolutionary Algorithm | Swarm Intelligence | Association Rule Mining | Fitness
رابط المحتوى:
صورة الغلاف QR قانون
حفظ في:
LEADER 01786nam a22002297a 4500
001 1714964
024 |3 10.33948/0584-023-001-001 
041 |a eng 
044 |b السعودية 
100 |9 523837  |a Ykhlef, Mourad  |e Author 
245 |a A Quantum Swarm Evolutionary Algorithm For Mining Association Rules In Large Databases 
260 |b جامعة الملك سعود  |c 2011 
300 |a 1 - 6 
336 |a بحوث ومقالات  |b Article 
520 |b Association rule mining aims to extract the correlation or causal structure existing between a set of frequent items or attributes in a database. These associations are represented by mean of rules. Association rule mining methods provide a robust but non-linear approach to find associations. The search for association rules is an NP -complete problem. The complexities mainly arise in exploiting huge number of database transactions and items. In this article we propose a new algorithm to extract the best rules in a reasonable time of execution but without assuring always the optimal solutions. The new derived algorithm is based on Quantum Swarm Evolutionary approach; it gives better results compared to genetic algorithms. 
653 |a تكنولوجيا المعلومات  |a قواعد البيانات  |a الخوارزميات الجينية 
692 |b Quantum Evolutionary Algorithm  |b Swarm Intelligence  |b Association Rule Mining  |b Fitness 
773 |c 001  |e Journal of King Saud University (Computer and Information Sciences)  |f Maǧalaẗ ǧamʼaẗ al-malīk Saud : ùlm al-ḥasib wa al-maʼlumat  |l 001  |m مج23, ع1  |o 0584  |s مجلة جامعة الملك سعود - علوم الحاسب والمعلومات  |v 023  |x 1319-1578 
856 |u 0584-023-001-001.pdf 
930 |d y  |p y 
995 |a science 
999 |c 971934  |d 971934 

عناصر مشابهة