Abstract-Data är typiskt komplext och relationellt. Därför är utvecklingen av relationella data mining metoder ett allt mer aktivt ämne för forskning. Det senaste arbetet har resulterat i nya formaliseringar av mönster i relationsdata och på ett subjektivt sätt kvantifiera deras intressanthet, med beaktande av dataanalytikerns tidigare uppfattningar om uppgifterna. Ändå saknas en skalbar algoritm för att hitta sådana mest intressanta mönster. Vi introducerar en ny algoritm baserad på två begrepp: 1) användningen av begränsningsprogrammering, vilket resulterar i en märkbart kortare utvecklingstid, snabbare körtider, och mer flexibilitet för förlängningar såsom gren-och-bundet sökning; och 2) den direkta sökningen efter de mest intressanta mönster bara, i stället för uttömmande uppräkning av mönster innan de rankas. Genom empirisk utvärdering, finner vi att våra nya gränser ger hastigheter upp till flera storleksordningar, särskilt på täta data med ett enkelt schema. Detta gör det möjligt att bryta de mest subjektivt intressanta relationsmönster som finns i databaser där detta tidigare var opraktiskt eller omöjligt.
Ett mycket snabbare CP-baserat genomförande av RMiner finns som direkt söker efter topp-1 mest intressanta mönster REF.
Direct Mining of Subjectively Interesting Relational Patterns
{'venue': '2016 IEEE 16th International Conference on Data Mining (ICDM)', 'journal': '2016 IEEE 16th International Conference on Data Mining (ICDM)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}