Sammanfattning Ett av de största problemen inom mönsterbrytning är explosionen av antalet resultat. Täta begränsningar avslöjar bara gemensam kunskap, medan lösa begränsningar leder till en explosion i antalet returnerade mönster. Detta orsakas av stora grupper av mönster som i huvudsak beskriver samma uppsättning transaktioner. I detta dokument närmar vi oss detta problem med hjälp av MDL-principen: den bästa uppsättningen mönster är som sätter som komprimerar databasen bäst. För denna uppgift introducerar vi Krimp algoritmen. Experimentell utvärdering visar att vanligtvis bara hundratals artiklar returneras; en dramatisk minskning, upp till sju storleksordningar, i antalet frekventa objektuppsättningar. Dessa val, som kallas kodtabeller, är av hög kvalitet. Detta visas med kompressionsförhållanden, swap-randomisering och noggrannheten hos den kodtabellbaserade Krimp-klassificeringen, som alla erhålls på ett brett spektrum av datauppsättningar. Vidare utvärderar vi i stor utsträckning de heuristiska val som gjorts i utformningen av algoritmen.
Slim är starkt relaterad till Krimp algoritm REF.
Krimp: mining itemsets that compress
{'venue': 'Data Mining and Knowledge Discovery', 'journal': 'Data Mining and Knowledge Discovery', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}