Mining negative rules: A literature review focusing on performance

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MetadadosDescriçãoIdioma
Autor(es): dc.contributorUniversidade Estadual Paulista (UNESP)-
Autor(es): dc.contributorFaculty of Business-
Autor(es): dc.creatorColombo, Alexandre-
Autor(es): dc.creatorSpolon, Roberta-
Autor(es): dc.creatorLobato, Renata Spolon-
Autor(es): dc.creatorManacero, Aleardo-
Autor(es): dc.creatorCavenaghi, Marcos Antonio-
Data de aceite: dc.date.accessioned2025-08-21T20:08:27Z-
Data de disponibilização: dc.date.available2025-08-21T20:08:27Z-
Data de envio: dc.date.issued2022-05-01-
Data de envio: dc.date.issued2022-05-01-
Data de envio: dc.date.issued2021-06-23-
Fonte completa do material: dc.identifierhttp://dx.doi.org/10.23919/CISTI52073.2021.9476572-
Fonte completa do material: dc.identifierhttp://hdl.handle.net/11449/233578-
Fonte: dc.identifier.urihttp://educapes.capes.gov.br/handle/11449/233578-
Descrição: dc.descriptionMining of frequent patterns and association rules is a Data Mining task that aims to determine consistent relationships among elements in a transaction database. Algorithms that consider the absence of elements perform the generation of so-called negative rules which result in associations of great interest for some applications, enabling it to obtain extra knowledge in comparison to the positive case. This type of association presents a problem regarding the increased amount of generated rules which demands adequate computational resources. This study presents a systematic review with the aim of grouping the concepts of the main contemporary works on this topic, in order to assist the development of future works in this subject.-
Descrição: dc.descriptionUniversidade Estadual Paulista Departamento de Computação-
Descrição: dc.descriptionUniversidade Estadual Paulista Departamento de Ciências de Computação e Estatística-
Descrição: dc.descriptionHumber Institute of Technology and Advanced Learning Faculty of Business-
Descrição: dc.descriptionUniversidade Estadual Paulista Departamento de Computação-
Descrição: dc.descriptionUniversidade Estadual Paulista Departamento de Ciências de Computação e Estatística-
Idioma: dc.languagept_BR-
Relação: dc.relationIberian Conference on Information Systems and Technologies, CISTI-
???dc.source???: dc.sourceScopus-
Palavras-chave: dc.subjectdata mining-
Palavras-chave: dc.subjectfrequent patterns-
Palavras-chave: dc.subjectnegative association rules-
Palavras-chave: dc.subjectparallel algorithms-
Palavras-chave: dc.subjectsystematic literature review-
Título: dc.titleMining negative rules: A literature review focusing on performance-
Título: dc.titleMineração de regras negativas: uma revisão da literatura com foco em desempenho-
Tipo de arquivo: dc.typeaula digital-
Aparece nas coleções:Repositório Institucional - Unesp

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