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Nous présentons l'approche permettant d'identifier l'association au sein d'une inter-transaction avec différentes longueurs de fenêtre. Cette approche permet d'abord d'extraire les règles entre les mêmes transactions, puis de trouver les règles entre les différentes transactions avec différentes longueurs de fenêtre. Ce travail expérimental permet de déterminer l'effet de la longueur de la fenêtre et de sélectionner la longueur de fenêtre minimale qui sera la mieux adaptée au traitement d'une grande quantité de données. Nous concluons que cette approche est prometteuse et qu'elle conviendra pour les prédictions et sera utile dans les plates-formes de négociation d'actions pour un investissement adéquat dans l'immobilier en fonction du secteur financier.
A propos de l'auteur
Dr Somnath Thigale jest profesorem i kierownikiem wydziäu AI & DS w FTC COER, z ponad 18-letnim do¿wiadczeniem.Pani Vidya Karande ma ponad 12-letnie do¿wiadczenie akademickie, obecnie jest TGT w Sinhgad Public School.Dr Dipti Barge jest dyrektorem wydziäu MBA w Gaurishankar Institute of Management and Science, Satara, z 20-letnim do¿wiadczeniem.
