Vi presenterar vårt perspektiv av databasbrytning som konsens av maskininlärning tekniker och prestanda betoningen av databasteknik. Vi beskriver tre klasser av databasbrytningsproblem som involverar klassi katjoner, föreningar och sekvenser, och hävdar att dessa problem kan betraktas enhetligt som krav på upptäckt av regler inbäddade i massiva data. Vi beskriver en modell och några grundläggande operationer för processen för regel upptäckt. Vi visar hur databasbrytningsproblemen vi ser på kartlägger denna modell och hur de kan lösas med hjälp av den grundläggande verksamhet vi föreslår. Vi ger ett exempel på en algoritm för classi katjon som erhålls genom att kombinera grundläggande regel upptäckt verksamhet. Denna algoritm är inte bara effektiv i att upptäcka classi katjon regler men har också noggrannhet jämförbar med ID3, en av de nuvarande bästa classi ers.
Associeringsregeln gruvproblem kan beskrivas på följande sätt REF.
Database Mining: A Performance Perspective
{'venue': 'IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}