algorithm for frequent item set mining and association rule learning over transactional databases
O Apriori é um algoritmo para mineração de conjuntos de itens frequentes e aprendizado de regras de associação em bancos de dados relacionais. Ele prossegue identificando os itens individuais frequentes no banco de dados e estendendo-os a conjuntos de itens cada vez maiores, desde que esses conjuntos de itens apareçam com frequência suficiente no banco de dados. Os conjuntos de itens frequentes determinados por Apriori podem ser usados para determinar regras de associação que destacam tendências gerais no banco de dados: isso tem aplicações em domínios como análise de cesta de compras.
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Discovered by embedding cosine similarity (sentence-transformers MiniLM, 384-dim).