ARULESPY: 在Python中探索关联规则和频繁项集
摘要：R arules软件包实现了一个全面的基础设施，用于表示、操作和分析事务数据和模式，使用频繁项集和关联规则。该软件包还提供了各种兴趣度量和挖掘算法，包括Christian Borgelt的广受欢迎和高效的关联挖掘算法Apriori和Eclat的代码，以及使用稀疏矩阵表示挖掘和操作关联规则的优化C/C++代码。本文描述了新的Python软件包arulespy，为Python用户提供了这个基础设施。
作者：Michael Hahsler
论文ID：2305.15263
分类：Databases
分类简称：cs.DB
提交时间：2023-05-25