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Mathematische Methoden der Wirtschaftswissenschaften

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Zusammenfassung

Der Begriff Knowledge Discovery in Databases (KDD) umfaßt den vollständigen Prozeß des Entdeckens interessanter Zusammenhänge in Form von Mustern in großen Datenbeständen. Ein bekanntes Anwendungsgebiet von KDD sind Warenkorbanalysen zur Untersuchung von Bondaten in Supermärkten mit Hilfe der Musterart Assoziationsregel. In diesem Artikel wird der AprioriAlgorithmus vorgestellt sowie wichtige Aspekte, die bei der Umsetzung des abstrakten Algorithmus in eine konkrete Implementierung von Bedeutung sind.

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Literatur

  • AGRAWAL, R., IMIELINSKI, T. (1993): Mining Association Rules between Sets of Items in Large Databases; in: BUNEMAN, P./JAJODIA, S. (Hrsg.): Proceedings of the ACM SIGMOD Conference on Management of Data, Washington D.C., S.207–216.

    Google Scholar 

  • AGRAWAL, R., SRIKANT, R. (1994): Fast Algorithm for Mining Association Rules; in: Proceedings of the 20th International Conference on Very Large Databases (VLDB), Santiago de Chile, S. 487–499.

    Google Scholar 

  • AGRAWAL, R., SRIKANT, R. (1995): Mining Generalized Association Rules; in: Proceedings of the 21st International Conference on Very Large Databases (VLDB), Zrich ( Schweiz ), S. 451–481.

    Google Scholar 

  • AGRAWAL, R., SRIKANT, R. (1996): Mining Quantitative Association Rules in Large Relational Tables; in: Proceedings of the ACM SIGMOD Conference on Management of Data, Montreal (Kanada).

    Google Scholar 

  • MANNILA, H., TOIVONEN H., VERKAMO, A.I. (1994): Efficient Algorithms for discovering Association Rules; in: KDD-94: AAAI Workshop on Knowledge Discovery in Databases.

    Google Scholar 

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Authors and Affiliations

  1. Lehrstuhl für Wirtschaftsinformatik II, Universität Mannheim, 68131, Mannheim, Germany

    J. Niedereichholz & P. Schwarz

Authors
  1. J. Niedereichholz
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  2. P. Schwarz
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Editors and Affiliations

  1. Institut für Entscheidungstheorie und Unternehmensforschung, Universität Karlsruhe, Kollegium am Schloß, D-76131, Karlsruhe, Deutschland

    Wolfgang Gaul

  2. Lehrstuhl für Wirtschaftsinformatik III, Universität Mannheim, Schloß, D-68131, Mannheim, Deutschland

    Martin Schader

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© 1999 Springer-Verlag Berlin Heidelberg

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Cite this chapter

Niedereichholz, J., Schwarz, P. (1999). Verbundkäufe in Warenkorbdaten. In: Gaul, W., Schader, M. (eds) Mathematische Methoden der Wirtschaftswissenschaften. Physica, Heidelberg. https://doi.org/10.1007/978-3-662-12433-8_2

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  • DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-662-12433-8_2

  • Publisher Name: Physica, Heidelberg

  • Print ISBN: 978-3-662-12434-5

  • Online ISBN: 978-3-662-12433-8

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