I detta dokument presenteras sätt att använda undergruppsfyndighet för att generera användbar kunskap för beslutsstöd. Aktiv kunskap är uttrycklig symbolisk kunskap, vanligtvis presenteras i form av regler, som gör det möjligt för beslutsfattaren att erkänna vissa viktiga relationer och att utföra en lämplig åtgärd, såsom att rikta en direkt marknadsföringskampanj, eller planera en population screening kampanj som syftar till att upptäcka personer med hög sjukdomsrisk. Olika metoder för att upptäcka subgrupper beskrivs, och deras fördelar jämfört med att använda standardklassningsregler diskuteras. Tre fallstudier, en medicinsk och två marknadsföring en, används för att presentera de lärdomar som dragits för att lösa problem som kräver handlingskraftig kunskapsgenerering för beslutsstöd.
Lavrač m.fl. REF använde undergruppsfyndighet för att generera användbar kunskap.
Decision Support Through Subgroup Discovery: Three Case Studies and the Lessons Learned
{'venue': 'Machine Learning', 'journal': 'Machine Learning', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}