Konstruerade multidimensionella mönster skiljer sig från välkända frekventa mönster från en konceptuell och logisk synvinkel eftersom de är försedda med en gemensam struktur och stöder olika typer av begränsningar. Klassiska data mining tekniker är baserade på power set lattice av binära attribut och, även utökad, är inte lämpliga när man tar itu med upptäckten av begränsade multidimensionella mönster. I detta dokument föreslår vi en grund för olika flerdimensionella data mining problem genom att införa en ny algebraisk struktur som kallas kub lattice som kännetecknar det sökområde som ska utforskas. Vi tar hänsyn till monotona och/eller antimonotoniska begränsningar som gäller vid gruvdrift av flerdimensionella mönster. Dessutom föreslår vi kondenserade representationer av den begränsade kub lattice som är ett konvext utrymme. Slutligen lägger vi tonvikten på fördelarna med kub lattice jämfört med power set lattice binära attribut som används för multidimensionell datautvinning.
Cube lattices används ofta i flerdimensionell datautvinning i stora databaser REF.
Cube lattices: A framework for multidimensional data mining
{'venue': 'In Proceedings of the SDM', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}