Abstract-Mining frekventa itemset från transaktionella dataset är ett välkänt problem med bra algoritmiska lösningar. De flesta av dessa algoritmer antar att indata är fri från fel. Verkliga data påverkas dock ofta av buller. Sådant buller kan representeras av osäkra datauppsättningar där varje post har en existenssannolikhet. Nyligen, Bernecker et al. (2009) föreslog sannolikheten för förekomst, dvs. sannolikheten för att en viss itemset är frekvent, för att välja itemset i en osäker databas. Det gavs också en dynamisk strategi för programplanering för att utvärdera denna åtgärd. Vi hävdar dock att för inställningen av Bernecker et al. (2009), som förutsätter oberoende mellan posterna, redan välkända statistiska verktyg finns. Vi visar hur frekvensen sannolikheten kan approximeras extremt exakt med hjälp av en form av den centrala gränsen teorem. Vi utvärderade vår approximation experimentellt och jämförde den med den dynamiska programmeringen. Utvärderingen visar att vår approximationsmetod är extremt exakt även för mycket små databaser samtidigt som den har mycket lägre minne overhead och beräkningstid.
I REF föreslår författarna ytterligare en approximation av sannolikheten för frekvens baserat på den centrala gränsen teorem.
Approximation of Frequentness Probability of Itemsets in Uncertain Data
{'venue': '2010 IEEE International Conference on Data Mining', 'journal': '2010 IEEE International Conference on Data Mining', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}