Grafiska gruvmetoder har blivit ganska populära och en aktuell utmaning är att upptäcka dynamiska egenskaper i föränderliga grafer eller nätverk. Vi betraktar de så kallade relationella dynamiska orienterade graferna som kan kodas som n-ära relationer med n ≥ 3 och således representeras av booleska tensorer. Två dimensioner används för att koda grafen adjacency matriser och minst en annan betecknar tid. Vi utformar mönsterdomänen för flerdimensionella föreningsregler, d.v.s. icke triviala utvidgningar av de populära föreningsreglerna som kan innefatta undergrupper av alla dimensioner i deras föregångare och deras följdverkningar. För det första utformar vi nya objektiva intressanta åtgärder för sådana regler och det leder till olika metoder för att mäta regelns förtroende. För det andra måste vi beräkna samlingar av en på förhand intressant regler. Det anses här som en efterbehandling av de slutna mönster som kan extraheras effektivt från Booleska tensorer. Vi föreslår optimeringar för att stödja både regelextrahering skalbarhet och icke redundans. Vi illustrerar mervärdet av denna nya datautvinning uppgift att upptäcka mönster från en verklig relationell dynamisk graf.
Deskriptiva n-ary föreningsregler definieras i REF.
Discovering Descriptive Rules in Relational Dynamic Graphs
{'venue': 'Intell. Data Anal.', 'journal': 'Intell. Data Anal.', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}