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Interestingness classification of association rules for master data

Han, Wei 1; Borges, Julio 1; Neumayer, Peter; Ding, Yong 1; Riedel, Till ORCID iD icon 1; Beigl, Michael ORCID iD icon 1
1 Karlsruher Institut für Technologie (KIT)


Originalveröffentlichung
DOI: 10.1007/978-3-319-62701-4_18
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Zitationen: 4
Dimensions
Zitationen: 4
Zugehörige Institution(en) am KIT Institut für Telematik (TM)
Publikationstyp Proceedingsbeitrag
Publikationsjahr 2017
Sprache Englisch
Identifikator ISBN: 978-3-319-62700-7
ISSN: 0302-9743, 1611-3349
KITopen-ID: 1000072982
Erschienen in Advances in Data Mining : Applications and Theoretical Aspects : Proceedings of the 17th Industrial Conference (ICDM 2017), New York, USA, 12th - 13th July 2017. Ed.: P. Perner
Verlag Springer
Seiten 237-245
Serie Lecture Notes in Computer Science ; 10357
Nachgewiesen in Dimensions
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