För att generera syntetiska korgdataset för bättre referenstest är det viktigt att integrera egenskaper från verkliga databaser i de syntetiska korgdataseten. De egenskaper som kan användas för detta ändamål inkluderar ofta förekommande artiklar och föreningsregler. Problemet med att generera syntetiska korgdata från frekventa artiklar kallas i allmänhet omvänt frekventa itemset gruvdrift. I detta dokument visar vi att problemet med ungefärlig omvänt frekventa itemset gruvdrift är NP-fullständig. Sedan föreslår och analyserar vi en ungefärlig algoritm för ungefärlig omvänt frekventa itemset gruvdrift, och diskuterar integritetsfrågor relaterade till den syntetiska korg data uppsättningen. I synnerhet föreslår vi en ungefärlig algoritm för att bestämma sekretessläckage i en syntetisk korg data uppsättning. * En utökad abstrakt av denna tidning har framträtt i [35].
I REF studeras följande problem med ungefärlig omvänt frekventa itemset mining.
Approximate Inverse Frequent Itemset Mining: Privacy, Complexity, and Approximation
{'venue': 'Proc. 5th IEEE ICDM, pages 482-289, 2005', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}