Abstrakt. Association rule mining är en välkänd metod för att upptäcka betydande och till synes dolda relationer mellan attribut i ett subrymd av fall från dataset. Genetiska algoritmer har i stor utsträckning använts för att hitta intressanta föreningsregler. Den regelmatchande uppgiften för sådana tekniker kräver dock vanligtvis höga krav på beräkning och minne. Användningen av effektiva beräkningstekniker har blivit en uppgift av yttersta vikt på grund av den höga volymen av genererade data idag. Därför syftar detta dokument till att förbättra skalbarheten av kvantitativa förening regel gruvteknik baserad på genetiska algoritmer för att hantera storskaliga datauppsättningar utan kvalitetsförlust i de resultat som erhållits. I detta syfte föreslås en ny representation av individer, nya genetiska aktörer och ett fönsterbaserat utbildningssystem för att framgångsrikt uppnå en sådan utmanande uppgift. I synnerhet integreras de föreslagna teknikerna i den multiobjektiva evolutionära algoritmen QARGA-M för att bedöma deras prestanda. Både standardversionen och den förbättrade QARGA-M har testats i flera datauppsättningar som presenterar olika antal attribut och instanser. Dessutom har de föreslagna metoderna integrerats i andra befintliga tekniker baserade på genetiska algoritmer för att upptäcka kvantitativa associationsregler. Den jämförande analysen visar betydande förbättringar av QARGA-M och andra befintliga genetiska algoritmer i form av beräkningskostnader utan att förlora kvalitet i resultaten när de föreslagna teknikerna tillämpas.
Forskningen av Martínez-Ballesteros et al. REF var ett försök att använda GA (genetisk algoritm) för att förbättra skalbarheten av metoderna för kvantitativ förening regel gruvdrift och därmed bearbeta stora datamängder utan att offra kvalitet.
Enhancing the scalability of a genetic algorithm to discover quantitative association rules in large-scale datasets
{'venue': 'Integr. Comput. Aided Eng.', 'journal': 'Integr. Comput. Aided Eng.', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}