research centers


Search results: Found 2

Listing 1 - 2 of 2
Sort by

Article
SUGGETIONS TO IMPROVE THE EFFICIENCY OF ASSOCIATION RULESTECHNIQUES IN DATA MINING
مقترح لتحسين كفاءة تقنيات قوانين الارتباط في تنقيب البيانات

Authors: Hillal Hadi Salih --- Soukaena Hassan Hash --- Shaimaa Akram Hassan
Journal: AL-TAQANI مجلة التقني ISSN: 1818653X Year: 2010 Volume: 23 Issue: 4 Pages: 32-41
Publisher: Foundation of technical education هيئة التعليم التقني

Loading...
Loading...
Abstract

Data mining is a process that uses a variety of data analysis tools to discover patterns and relationships that can be hidden among vast amount of data. From these businesses and organizations can make valid predictions about future trends in all areas of business. Association rule mining is a typical approach used in data mining domain for uncovering interesting trends, patterns and rules in large datasets This research concentrates on one particular aspect to improve the efficiency of the association rules technique in data mining by the following:1.With databases have large set of items, it suggested to find the frequent itemsets by using depth search. In detail that done by finding the largest frequent itemset and then finding all the sub frequent itemsets from it. This proposal aim will speed up the process of finding frequent itemsets.2.Classify the frequent itemsets to three classes closed frequent, maximal frequent and normal frequent. This proposal classification is important in the analysis process to support and strength the prediction with association rules.

تنقيب البيانات هي عملية استخدام أنواع مختلفة من طرق تحليل البيانات لاكتشاف الانماط والعلاقات المخبؤة وسط كم هائل من البيانات والتي من خلالها تتمكن الشركات والتعاملات المالية من التنبؤ المستقبلي المقبول في مختلف الجوانب.قوانين الارتباط هي احدى التقنيات المستخدمة في تنقيب البيانات لاكتشاف الصيغ والقوانين المهمة في قواعد البيانات الكبيرة في هذا البحث تم التركيز على تحسين كفاءة قوانين الارتباط من خلال:-تم اقتراح ايجاد مجموعة العناصر المتكررة في قواعد البيانات التي تحتوي على عدد كبير من العناصر باستخدام تقنية البحث بالعمق لايجاد اطول مجموعة عناصر متكررة ومن خلالها يتم ايجاد كل العناصر المتكررة الجزئية بهدف زيادة السرعة.-تصنيف مجموعة العناصر المتكررة الى ثلاث مجاميع وهي: المتكررة المغلقة والمتكررة العظمى والمتكررة الطبيعية. هذا التصنيف المقترح ذو اهمية في عملية التحليل لدعم وتقوية التنبؤ بواسطة قوانين الارتباط.


Article
SUGGESTIONS TO EXTRACT ASSOCIATION RULES WITH MULTIDIMENSIONAL DATABASE

Authors: Hilal Hadi Salih --- Soukaena Hassan Hashem --- Shaimaa Akram Hassan
Journal: AL-TAQANI مجلة التقني ISSN: 1818653X Year: 2010 Volume: 23 Issue: 1 Pages: 87-93
Publisher: Foundation of technical education هيئة التعليم التقني

Loading...
Loading...
Abstract

Data mining derives its name from the similarities between searching for valuable information in a large database and mining rocks for a vein of valuable ore. The term data mining is actually misnomer, since mining for gold in rocks is usually called “gold mining” and not “rock mining”, thus by analogy, data mining should have been called “knowledge mining” instead. The more general terms such as Knowledge Discovery in Databases (KDD) describe a more complete process. This research concentrates on one particular aspect to extract the association rules from multidimensional databases by the following: It is proposed to deal with multidimensional database to extract the association rules that is done by dividing the multidimensional database into two databases the first one consists of TIDs and the items, while the second one consists of TIDs and dimensions. Then extracting the frequent itemsets for each one separately, the frequent itemsets for the first one is extracted by the traditional apriori algorithm but for the second one a new algorithm has been proposed for that purpose. The two obtained sets will be combined into one set. Finally applying the association rules generation algorithm to get the final rules of the multidimensional database.Keywords: multidimensional database, association rules algorithm

تم اشتقاق مصطلح تعدين البيانات من التشابه الحاصل بين البحث عن المعلومات القيمة في قواعد البيانات الكبيرة والبحث في المعدن الخام. مصطلح تعدين البيانات هو مصطلح خاطىء لان البحث عن الذهب في الصخور يسمى تنقيب الذهب وليس تنقيب الصخور. اذا تنقيب البيانات يجب ان يصطلح عليها تنقيب المعرفة والمصطلح الأشمل هو اكتشاف المعرفة في قواعد البيانات.في هذا البحث تم التركيز على استخلاص قوانين الأرتباط في قواعد البيانات متعددة الابعاد من خلال:تجزأة قاعدة البيانات متعددة الأبعاد الى قاعدتين الأولى تحوي الارقام التعريفيه والأبعاد والثانية تحوي الارقام التعريفيه والعناصر ومن ثم استخلاص مجموعة العناصر المتكررة لكل جزأ على حدة. في الجزأ الأول تم استخدام الطرق التقليدية, اما في الجزأ الثاني فقد تم اقتراح خوارزمية جديدة لهذا الغرض. وأخيرا تم دمج النتائج من المرحلتين وتوليد قوانين ارتباط نهائية.

Keywords

Listing 1 - 2 of 2
Sort by
Narrow your search

Resource type

article (2)


Language

English (2)


Year
From To Submit

2010 (2)