Föreningsregeln gruvdrift syftar till att utforska stora transaktionsdatabaser för föreningsregler. Classical Association Rule Mining (ARM) modell förutsätter att alla objekt har samma betydelse utan att ta hänsyn till deras vikt. Den bortser också från skillnaden mellan transaktionerna och betydelsen av varje objekt. Men, den viktade Association Rule Mining (WARM) fungerar inte på databaser med endast binära attribut. Den använder sig av betydelsen av varje artikel och transaktion. WARM kräver att varje objekt ges vikt för att återspegla deras betydelse för användaren. Vikterna kan motsvara särskilda säljfrämjande åtgärder för vissa produkter, eller lönsamheten för olika produkter. Detta forskningsarbete fokuserade först på en vikttilldelning baserad på en riktad graf där noder betecknar objekt och länkar representerar föreningsregler. En generaliserad version av HITS tillämpas på grafen för att rangordna objekten, där alla noder och länkar tillåts ha vikter. Denna forskning använder sedan förbättrad HITS algoritm genom att utveckla en online eigenvector beräkningsmetod som kan beräkna resultaten av ömsesidig förstärkning röstning vid frekventa uppdateringar. Till exempel i Aktiemarknadsaktier kan priset gå ner eller upp. Så vi måste noga titta på marknaden och vår förening regel gruvdrift måste producera de objekt som har genomgått frekventa förändringar. Dessa görs genom att uppskatta den övre gränsen för perturbation och senareläggning av uppdateringarna när det är möjligt. Därefter bevisar vi att förbättrad algoritm är mer effektiv än den ursprungliga HITS inom ramen för dynamiska data.
ARM tar inte hänsyn till vikterna på objekten och antar att alla objekt är lika viktiga, medan WARM avslöjar vikten av objekten till användarna genom att tilldela ett viktvärde till varje objekt REF.
An Optimized Weighted Association Rule Mining On Dynamic Content
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}