Abstrakt. Den senaste tidens arbete har visat hur viktigt det restriktionsbaserade gruvparadigmet är i samband med frekventa objekt, föreningar, korrelationer, sekventiella mönster och många andra intressanta mönster i stora databaser. Restriktiva trycktekniker har utvecklats för gruvdrift frekventa mönster och associationer med antimonotoniska, monotona och koncisa begränsningar. I denna uppsats studerar vi begränsningar som inte kan hanteras med befintlig teori och teknik i frekvent mönsterbrytning. Till exempel, avg(S)-v, median(S)-v, sum(S)-v (S kan innehålla poster med godtyckliga värden,  till  till {>, <, ≤, ≥} och v är ett reellt tal.) betraktas vanligen som "tuffa" begränsningar i så måtto att de inte kan skjutas in i en algoritm som Apriori. Vi utvecklar en uppfattning om konvertibla begränsningar och analyserar systematiskt, klassificerar och karakteriserar denna klass. Vi utvecklar också tekniker som gör att de lätt kan drivas djupt in i den nyligen utvecklade FP-tillväxtalgoritmen för frekventa itemsetbrytningar. Resultaten från våra detaljerade experiment visar hur effektiva de tekniker som utvecklats är.
Pei m.fl. I REF föreslogs begreppet konvertibla begränsningar och kombinerade dem med FPGrowth för gruvdrift begränsade frekventa objekt.
Pushing Convertible Constraints in Frequent Itemset Mining
{'venue': 'Data Mining and Knowledge Discovery', 'journal': 'Data Mining and Knowledge Discovery', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}