Ny forskning inom frekvent mönsterbrytning (FPM) har skiftat från att få den kompletta uppsättningen av frekventa mönster till att generera endast en representativ (sammanfattning) delmängd av frekventa mönster. De flesta av de befintliga strategierna för detta problem antar en tvåstegslösning; i det första steget får de alla de frekventa mönstren, och i det andra steget används någon form av klusterbildning för att få fram det sammanfattande mönstret. Tvåstegsmetoden är dock ineffektiv och ibland ogenomförbar eftersom det första steget i sig kan misslyckas med att avsluta på en rimlig tid. I detta dokument föreslår vi ett alternativt tillvägagångssätt för gruvdrift frekventa mönster representanter baserat på en enhetlig provtagning av output utrymme. Vår nya algoritm, Musk, får representativa mönster genom att sampla jämnt från poolen av alla frekventa maximal mönster; enhetlighet uppnås genom en variant av Markov Chain Monte Carlo (MCMC) algoritm. Mysk simulerar en slumpmässig gång på den frekventa mönstret partiell ordning graf med en föreskriven övergång sannolikhetsmatris, vars värden beräknas lokalt under simuleringen. I den stationära fördelningen av den slumpmässiga gång, alla maximal frekventa mönster noder i den partiella ordningen grafen provtas enhetligt. Experiment på olika typer av grafer och itemset databaser validerar effektiviteten i vår strategi.
Detta beslut träder i kraft dagen efter det att det har offentliggjorts i Europeiska unionens officiella tidning. Föreslagna Musk REF, en provtagningsalgoritm för att jämnt ta prov på maximal frekventa subgrafer som använder Markov Chain Monte Carlo (MCMC) algoritm.
Musk: Uniform Sampling of k Maximal Patterns
{'venue': 'SDM', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}