Thông tin chung

  English

  Đề tài NC khoa học
  Bài báo, báo cáo khoa học
  Hướng dẫn Sau đại học
  Sách và giáo trình
  Các học phần và môn giảng dạy
  Giải thưởng khoa học, Phát minh, sáng chế
  Khen thưởng
  Thông tin khác

  Tài liệu tham khảo

  Hiệu chỉnh

 
Số người truy cập: 51,137,726

 Interestingnesslab: A Framework for Developing and Using Objective Interestingness Measures
Tác giả hoặc Nhóm tác giả: Lan Phuong Phan, Nghia Quoc Phan, Ky Minh Nguyen, Huu Hung Huynh, Hiep Huynh and Fabrice Guillet
Nơi đăng: Hội nghị ICTA 2016; Số: 1;Từ->đến trang: 1;Năm: 2016
Lĩnh vực: Chưa xác định; Loại: Báo cáo; Thể loại: Quốc tế
TÓM TẮT
Objective interestingness measures play an important role in data mining because they are used for mining, filtering and ranking the patterns. However, there is no research that collects the measures fully as well as there is no tool that can automatically calculate the interestingness value of those measures, and is the framework for rapidly developing applications related to objective interestingness measures. This paper describes Interestingnesslab - a tool of objective interestingness measures is developed in the R language. The main functions of the tool are: mining a set of association rules and presenting them by cardinalities {n, nX, nY, nXY_}, calculating the interestingness value of an association rule according to 1 of 109 collected measures; calculating the interestingness values of the whole rule set in many measures selected by the user; discovering tendencies in a data set and recommending the top N items to the user; and studying the specific behavior of a set of interestingness measures in the context of a specific dataset and in an exploratory data analysis perspective. The Interestingnesslab tool allows the user to easily and quickly reuse its functions to develop and use his/her own applications.
ABSTRACT
© Đại học Đà Nẵng
 
 
Địa chỉ: 41 Lê Duẩn Thành phố Đà Nẵng
Điện thoại: (84) 0236 3822 041 ; Email: dhdn@ac.udn.vn