Abstract Frekvent mönsterbrytning har varit ett fokuserat tema inom datautvinningsforskning i över ett decennium. Stor litteratur har ägnats åt denna forskning och enorma framsteg har gjorts, allt från effektiva och skalbara algoritmer för frekventa itemet mining i transaktionsdatabaser till många forskningsgränser, såsom sekventiell mönsterbrytning, strukturerad mönsterbrytning, korrelationsbrytning, associativ klassificering och frekvent mönsterbaserad klusterbildning samt deras breda tillämpningar. I den här artikeln ger vi en kort översikt över den aktuella situationen för frekventa mönsterbrytningar och diskuterar några lovande forskningsriktningar. Vi anser att ofta förekommande gruvforskningsmönster har breddat omfattningen av dataanalys och kommer att ha stor inverkan på datautvinningsmetoder och tillämpningar på lång sikt. Det finns dock fortfarande en del utmanande forskningsfrågor som måste lösas innan frekventa mönsterbrytningar kan göra anspråk på en hörnsten i datautvinningstillämpningar.
För en kort översikt över frekvent mönsterbrytning hänvisar vi till REF.
Frequent pattern mining: current status and future directions
{'venue': 'Data Mining and Knowledge Discovery', 'journal': 'Data Mining and Knowledge Discovery', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}