Detta dokument fokuserar på upptäckten av överraskande, oväntade mönster, baserat på en datautvinningsmetod som består i att upptäcka fall av Simpsons paradox. Till sin natur, fall av denna Paradox tenderar att vara överraskande för användaren. Tidigare arbete i litteraturen har föreslagit en algoritm för att upptäcka fall av denna paradox, men den behandlade endast "platta" data som lagras i ett enda samband. Detta arbete föreslår en ny algoritm som avsevärt utökar det tidigare arbetet, genom att upptäcka fall av Simpsons paradox i hierarkiska flerdimensionella data - den typ av data som typiskt finns i datalager och OLAP-miljöer. Därför kan den föreslagna algoritmen anses integrera områdena datautvinning och datalagring, genom att använda en anpassad datautvinningsteknik för att upptäcka överraskande mönster från datalager och OLAP-miljöer.
I samband med datautvinning, som beskrivs av Fabris och Freitas 7, anser REF analysen av Simpsons paradox.
Discovering Surprising Instances of Simpson's Paradox in Hierarchical Multidimensional Data
{'venue': 'IJDWM', 'journal': 'IJDWM', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}