Vi tar itu med problemen med att upptäcka betydande binära relationer i transaktionsdataset i en viktad inställning. Traditionell modell av föreningsregel gruvdrift är anpassad för att hantera viktade förening regel gruvdrift problem där varje objekt får ha en vikt. Målet är att styra gruva fokus till de betydande relationer som involverar poster med betydande vikter snarare än att översvämmas i den kombinatoriska explosionen av obetydliga relationer. Vi identifierar utmaningen med att använda vikter i den iterativa processen att generera stora artiklar. Problemet med ogiltigförklaring av "nedstängningsfastigheten" i den viktade inställningen löses med hjälp av en förbättrad modell av viktade stödmätningar och utnyttjande av en "vägd nedstängningsfastighet". En ny algoritm som kallas WARM (Weighted Association Rule Mining) utvecklas utifrån den förbättrade modellen. Algoritmen är både skalbar och effektiv när det gäller att upptäcka betydande relationer i viktade inställningar, vilket illustreras av experiment som utförs på simulerade datauppsättningar.
En annan viktig ram som hanterar problemet med nedstängning av egendom (DCP) föreslås i REF.
Weighted Association Rule Mining using weighted support and significance framework
{'venue': "KDD '03", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}