Även om många roll gruvalgoritmer har föreslagits under de senaste åren, det saknas en omfattande studie för att jämföra dessa algoritmer. Denna roll gruvalgoritmer har utvärderats när de föreslogs, men utvärderingarna använde olika datauppsättningar och utvärderingskriterier. I detta dokument introducerar vi ett omfattande ramverk för utvärdering av rollbrytningsalgoritmer. Vi kategoriserar rollbrytningsalgoritmer i två klasser baserat på deras utgångar; klass 1-algoritmer utdata en sekvens av prioriterade roller medan klass 2-algoritmer utdata komplett RBAC-tillstånd. Vi utvecklar sedan tekniker som gör det möjligt för oss att jämföra dessa algoritmer direkt. Vi introducerar också en ny rollgruvalgoritm och två nya sätt att algoritmiskt generera dataset för utvärdering. Med hjälp av syntetiska såväl som verkliga datauppsättningar jämförde vi nio rollbrytningsalgoritmer. Våra resultat illustrerar styrkan och svagheterna i dessa algoritmer.
Deras mätvärden har regelbundet använts i litteraturen för att jämföra roller och uppsättningar roller; och för att utvärdera rollbrytningsalgoritmer REF.
Evaluating role mining algorithms
{'venue': "SACMAT '09", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}