Association regel gruvdrift är processen att hitta vissa relationer mellan attribut / attribut värden enorma databas baserat på stöd värde. De flesta befintliga association gruvteknik utvecklas för att generera frekventa regler baserade på frekventa artiklar som genereras på marknadskorg dataset. En vanlig egenskap hos dessa tekniker är att de extraherar frekventa itemetsets och beskära de sällan förekommande itemetsets. Sådana ovanliga eller sällsynta artiklar och följaktligen de sällsynta reglerna kan dock ge värdefull information. Så många ansökningar kräver att min så sällsynta föreningsregler som har lågt stöd men högre förtroende. I detta dokument presenteras en metod för att generera både vanliga och sällsynta artiklar och följaktligen reglerna. Reglernas effektivitet har validerats över flera verkliga datauppsättningar.
Hoque m.fl. presenterade en metod för att generera både frekventa och sällsynta objekt med hjälp av multiobjektiv genetisk algoritm REF.
A New Approach on Rare Association Rule Mining
{'venue': None, 'journal': 'International Journal of Computer Applications', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}