Traditionella association gruvalgoritmer använder en strikt definition av stöd som kräver att varje post i en frekvent itemset förekommer i varje stödjande transaktion. I verkliga datauppsättningar begränsar detta återvinningen av frekventa itemset-mönster eftersom de är fragmenterade på grund av slumpmässiga buller och andra fel i data. Därför har ett antal metoder nyligen föreslagits för att upptäcka ungefärliga frekventa objekt i närvaro av buller. Dessa algoritmer använder en avslappnad definition av stöd och ytterligare parametrar, såsom rad- och kolumnfelströsklar för att tillåta någon grad av "terror" i de upptäckta mönstren. Även om dessa algoritmer har visat sig vara framgångsrika i att hitta ungefärliga frekventa objekt, har en systematisk och kvantitativ metod för att utvärdera dem saknats. I detta dokument föreslår vi en omfattande utvärderingsram för att jämföra olika ungefärliga frekventa mönsterbrytningsalgoritmer. Nyckelidén är att välja de optimala parametrarna för varje algoritm på en given datauppsättning och använda de objekt som genereras med dessa optimala parametrar för att jämföra olika algoritmer. Vi föreslår också enkla variationer av några av de befintliga algoritmerna genom att införa ytterligare ett efterbehandlingssteg. Därefter har vi tillämpat vårt förslag till utvärderingsram på en mängd olika syntetiska datauppsättningar med varierande mängder buller och en verklig datauppsättning för att jämföra befintliga och våra föreslagna variationer av de ungefärliga mönsterbrytningsalgoritmerna. Källkod och de datamängder som används i denna studie görs allmänt tillgängliga.
I REF utvärderas alla ovannämnda ofta förekommande objektenheter baserade algoritmer, plus några av deras förlängningar över en samling syntetiska datauppsättningar.
Quantitative evaluation of approximate frequent pattern mining algorithms
{'venue': 'KDD', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}