This thesis presents an efficient method for mining quantitative association rules for finitely discrete quantitative data. Our main contribution is a new view on what constitutes an unexpected relation, a view that is believed to be more accurate than previous models. To ensure the statistical significance of the results, a non-parametric exact test is developed that does not require data to be normally distributed, works with sample sizes as low as a single sample and has a run time proportional to the sample size. In addition to mining rules, we show how memory-based reasoning can be used to learn and to predict the users’ interests in rules. The method we suggest is compared to two other popular prediction methods, a Naive Bayes classifier and a neural network, and appears to be superior to both, both in terms of learning quickly and being able to reach a high prediction accuracy.
- Home
- Academic Articles
- Mining Survey Data
S | M | T | W | T | F | S |
---|---|---|---|---|---|---|
1 | 2 | |||||
3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 | 9 |
10 | 11 | 12 | 13 | 14 | 15 | 16 |
17 | 18 | 19 | 20 | 21 | 22 | 23 |
24 | 25 | 26 | 27 | 28 | 29 | 30 |
31 |
List of events
Recent Posts
- https://bit.ly/35Sg7Jg November 23, 2020
- ระเบียบคณะกรรมการการอุดมศึกษา ว่าด้วย การกำหนดชื่อสาขาวิชาสำหรับการเสนอขอกำหนดตำแหน่งทางวิชาการ และการเทียบเคียงสาขาวิชาที่เคยกำหนดไปแล้ว พ.ศ. 2561 November 4, 2020
- หนังสือเกี่ยวกับมาตรฐานการวิจัยในมนุษย์ October 15, 2020
- แต่งตั้งคณะกรรมการวิจัยและนวัตกรรม October 15, 2020
- ประกาศกระทรวงศึกษาธิการ เรื่อง หลักเกณฑ์การกำหนดชื่อปริญญา พ.ศ. 2559 September 17, 2020
- หลักสูตรบริหารธุรกิจบัณฑิต สาขาวิชาคอมพิวเตอร์ธุรกิจ หลักสูตรปรับปรุง พ.ศ. 2560 August 13, 2020
- คณะกรรมการดำเนินการสอบความก้าวหน้าโครงงาน สำหรับรายวิชาโครงงานด้านคอมพิวเตอร์ธุรกิจ 2 สาขาวิชาคอมพิวเตอร์ธุรกิจ August 11, 2020