Besluta om huruvida resultaten av två olika gruvalgoritmer ger väsentligt olika information är ett viktigt, men ändå understuderat, öppet problem i undersökande data mining. Oavsett om målet är att välja det mest informativa resultatet för analys, eller att bestämma vilken gruvstrategi som med största sannolikhet kommer att ge den mest nya insikten, är det viktigt att vi kan berätta hur olika informationen är att olika resultat med möjligtvis olika metoder ger. I detta dokument tar vi ett första steg mot att jämföra undersökande data gruvresultat på binära data. Vi föreslår att på ett meningsfullt sätt omvandla resultaten till uppsättningar av bullriga plattor, och jämföra mellan dessa uppsättningar genom maximal entropi modellering och Kullback-Leibler divergens, välgrundade föreställningar från Information Theory. Vi konstruerar så en åtgärd som är mycket flexibel, och tillåter oss att naturligt inkludera bakgrundskunskap, så att skillnader i resultat kan mätas från perspektivet av vad en användare redan vet. Dessutom, till dess tolkningsbarhet, sammanfaller det med Jaccard olikhet när vi bara betraktar exakta brickor. Vårt tillvägagångssätt ger ett sätt att studera och berätta skillnader mellan resultat från olika undersökande datautvinningsmetoder. Som ansökan visar vi att vår åtgärd också kan användas för att identifiera vilka delar av resultaten som bäst återställer andra resultat. Dessutom studerar vi dess användning för iterativ datautvinning, där ansvarig redaktör: Dimitrios Gunopulos, Donato Malerba, Michalis Vazirgiannis. Den forskning som beskrivs i denna uppsats bygger vidare på och förlänger arbetet i ECML PKDD'11 som Tatti och Vreeken (2011).
Tatti och Vreeken REF
Comparing apples and oranges: measuring differences between exploratory data mining results
{'venue': 'Data Mining and Knowledge Discovery', 'journal': 'Data Mining and Knowledge Discovery', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}