Implications of probabilistic data modeling for mining association rules

Michael Hahsler; Kurt Hornik; Thomas Reutterer

doi:10.1007/3-540-31314-1_73

Implications of probabilistic data modeling for mining association rules

Michael Hahsler, Kurt Hornik, Thomas Reutterer

Data, Process and Knowledge Management (Sabou)

Publikation: Beitrag in Buch/Konferenzband › Beitrag in Konferenzband

Originalsprache	Englisch
Titel des Sammelwerks	From Data and Information Analysis to Knowledge Engineering
Untertitel des Sammelwerks	Studies in Classification, Data Analysis, and Knowledge Organization
Herausgeber*innen	M. Spiliopoulou, R. Kruse, C. Borgelt, A. Nürnberger, and W. Gaul
Erscheinungsort	Berlin
Verlag	Springer
Seiten	598 - 605
ISBN (elektronisch)	978-3-540-31314-4
ISBN (Print)	3-540-31313-3
DOIs	https://doi.org/10.1007/3-540-31314-1_73
Publikationsstatus	Veröffentlicht - 1 Juli 2006

Österreichische Systematik der Wissenschaftszweige (ÖFOS)

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10.1007/3-540-31314-1_73

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Assoziationsregeln in R
Hahsler, M. (Projektleitung) & Hornik, K. (Projektleitung)
6/01/04 → 5/01/08
Projekt: Forschungsförderung

Zitat

Hahsler, M., Hornik, K., & Reutterer, T. (2006). Implications of probabilistic data modeling for mining association rules. in M. Spiliopoulou, R. Kruse, C. Borgelt, A. Nürnberger, and W. Gaul (Hrsg.), From Data and Information Analysis to Knowledge Engineering : Studies in Classification, Data Analysis, and Knowledge Organization (S. 598 - 605). Springer. https://doi.org/10.1007/3-540-31314-1_73

Hahsler, Michael ; Hornik, Kurt ; Reutterer, Thomas. / Implications of probabilistic data modeling for mining association rules. From Data and Information Analysis to Knowledge Engineering : Studies in Classification, Data Analysis, and Knowledge Organization. Hrsg. / M. Spiliopoulou, R. Kruse, C. Borgelt, A. Nürnberger, and W. Gaul. Berlin : Springer, 2006. S. 598 - 605

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Implications of probabilistic data modeling for mining association rules. / Hahsler, Michael; Hornik, Kurt ; Reutterer, Thomas.
From Data and Information Analysis to Knowledge Engineering : Studies in Classification, Data Analysis, and Knowledge Organization. Hrsg. / M. Spiliopoulou, R. Kruse, C. Borgelt, A. Nürnberger, and W. Gaul. Berlin: Springer, 2006. S. 598 - 605.

Publikation: Beitrag in Buch/Konferenzband › Beitrag in Konferenzband

TY - GEN

T1 - Implications of probabilistic data modeling for mining association rules

AU - Hahsler, Michael

AU - Hornik, Kurt

AU - Reutterer, Thomas

PY - 2006/7/1

Y1 - 2006/7/1

U2 - 10.1007/3-540-31314-1_73

DO - 10.1007/3-540-31314-1_73

M3 - Contribution to conference proceedings

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SP - 598

EP - 605

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PB - Springer

CY - Berlin

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Hahsler M, Hornik K , Reutterer T. Implications of probabilistic data modeling for mining association rules. in M. Spiliopoulou, R. Kruse, C. Borgelt, A. Nürnberger, and W. Gaul, Hrsg., From Data and Information Analysis to Knowledge Engineering : Studies in Classification, Data Analysis, and Knowledge Organization. Berlin: Springer. 2006. S. 598 - 605 doi: 10.1007/3-540-31314-1_73

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