Enhanced Parallel Mining Algorithm for Frequent Sequential Rules
المؤلف
Nesma Mohamed Hassan Youssef
هيئة الاعداد
باحث / نسمه محمد حسن حسن يوسف
مشرف / حاتم محمد سيد أحمد عبد القادر
مناقش / عربى السيد كشك
مناقش / نيفين مكرم لبيب
مناقش / حاتم محمد سيد أحمد عبد القادر
تاريخ النشر
2022
عدد الصفحات
102
اللغة
الإنجليزية
الدرجة
الدكتوراه
التخصص
Information Systems
تاريخ الإجازة
27/2/2022
مكان الإجازة
جامعة المنوفية - كلية الحاسبات والمعلومات - الحاسب الالى ونظم المعلومات
الفهرس
Knowledge Discovery Process
Parallel Data Mining
Comparative analysis for evaluating non-redundant sequential rule algorithms
Mining frequent sequential rules with an efficient parallel algorithm
Only 14 pages are availabe for public view
from
125
from
125
Abstract
needed especially for large sequence datasets with the increased number of produced candidates it requires performing the same tasks on the overall sequences it takes alot of time