Lokala mönster mining algoritmer genererar uppsättningar av mönster, som normalt inte är direkt användbara och måste vidarebehandlas före faktisk tillämpning eller tolkning. I stället för att undersöka varje mönster individuellt på lokal nivå, föreslår vi att jaga för globala modeller direkt. En global modell är i huvudsak ett mönster som tolkas som en diskontering av dessa mönster. Det blir möjligt att ange begränsningar på nivån för mönsteruppsättningarna av intresse. Denna idé leder till utveckling av en begränsningsbaserad gruvdrift och induktiv frågesyn för global mönsterbrytning. Vi introducerar olika naturliga typer av begränsningar, diskuterar deras egenskaper och visar hur de kan användas för mönsterbrytning. Ett viktigt bidrag är att vi visar hur välkända egenskaper från lokal mönsterbrytning, såsom monotonitet och antimonotonicitet, kan anpassas för användning i mönsterbrytning. Detta i sin tur gör det möjligt för oss att anpassa befintliga algoritmer för item-set gruvdrift till mönster set gruvdrift. Två algoritmer presenteras, en nivåvis algoritm som minerar för alla mönsteruppsättningar som uppfyller en kombination av en monoton och en anti-monoton begränsning, och en algoritm som lägger till förmågan att fråga top k frågor, Vi rapporterar också om en fallstudie om klassificering regelval med hjälp av denna nya teknik.
Den ursprungliga idén om mönster som gruvbrytning föreslogs i REF.
Constraint-based pattern set mining
{'venue': 'In Proc. of the 2007 SIAM International Conference on Data Mining (SDM', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}