Abstract-I klassiska föreningsregler gruvdrift, antas en lägsta stödtröskel vara tillgänglig för gruvdrift frekventa artiklar. Det är dock typiskt svårt att fastställa en sådan tröskel. I det här dokumentet hanterar vi ett mer praktiskt problem, ungefär så är det till mina N k-objekt med de högsta stöden för k upp till ett visst k maxvärde. Vi kallar resultaten N-mest intressanta objekt. Generellt är det enklare för användare att bestämma N och k max. Vi föreslår två nya algoritmer, LOOPBACK och BOMO. Experiment visar att våra metoder överträffar den tidigare föreslagna Posteset-Loop algoritm, och prestanda BOMO kan vara en storleksordning bättre än den ursprungliga FP-tree algoritm, även med antagandet om ett optimalt valt stöd tröskel. Vi föreslår också gruvdrift av "N-mest intressanta k-objekt med objekt begränsningar." Detta gör det möjligt för användaren att ange olika grad av intressanthet för olika objekt. Experiment visar att vår föreslagna algoritm för dubbla FP-träd, som bygger på BOMO, är mycket effektiv när det gäller att lösa detta problem.
Senare introducerade REF två nya algoritmer som heter LOOPBACK och BOMO, till mina N k-objekt med högsta stöd för k upp till ett visst k maxvärde.
Mining frequent itemsets without support threshold: with and without item constraints
{'venue': 'IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering', 'journal': 'IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}