Många verkliga applikationer omfattar inte bara en enda datauppsättning, utan en vy över flera datauppsättningar. Dessa datamängder kan samlas in från olika källor och/eller vid olika tidpunkter. I sådana scenarier kan jämförelse av mönster eller egenskaper från olika datauppsättningar och förståelse för deras relationer vara en mycket viktig del av KDD-processen. Detta dokument behandlar problemet med att optimera en gruvdrift uppgift över flera datauppsättningar, när det har uttryckts med hjälp av en hög nivå gränssnitt. Specifikt gör vi följande bidrag: 1) Vi presenterar en SQL-baserad mekanism för att fråga frekventa mönster över flera datauppsättningar, och etablera en algebra för dessa frågor. 2) Vi utvecklar en systematisk metod för att räkna upp frågeplaner och presentera flera algoritmer för att hitta optimerad frågeplan som minskar kostnaderna för utförande. 3) Vi utvärderar våra algoritmer på verkliga och syntetiska dataset, och visar upp till en storleksordning prestandaförbättringar.
Jin och Agrawal REF etablerade nya operatörer för att fråga frekventa mönster över flera databaser och presenterade en algoritm för att hitta en optimerad frågeplan över flera databaser.
Systematic Approach for Optimizing Complex Mining Tasks on Multiple Databases
{'venue': "22nd International Conference on Data Engineering (ICDE'06)", 'journal': "22nd International Conference on Data Engineering (ICDE'06)", 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}