Problemet med att välja ut små grupper av objekt som representerar data väl har nyligen fått mycket uppmärksamhet. Vi närmar oss problemet genom att söka efter de artiklar som komprimerar data effektivt. Som kompressionsteknik använder vi beslutsträd kombinerat med en förfinad version av MDL. Mer formellt, förutsatt att objekten beställs, skapar vi ett beslutsträd för varje objekt som endast kan bero på de tidigare objekten. Vårt tillvägagångssätt gör att vi kan hitta komplexa interaktioner mellan attributen, inte bara samtidiga förekomster av 1s. Vidare presenterar vi en länk mellan objekten och beslutsträden och använder denna länk för att exportera objekten från beslutsträden. I den här artikeln presenterar vi två algoritmer. Den första är en enkel girig strategi som bygger en familj av artiklar direkt från data. Den andra, med tanke på en samling kandidatartiklar, väljer en liten delmängd av dessa objekt. Våra experiment visar att dessa metoder resulterar i kompakta och högkvalitativa beskrivningar av data.
Pack REF kombinerar beslut träd med en förfinad version av MDL, och vanligtvis väljer fler objekt än Krimp.
Finding Good Itemsets by Packing Data
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}