Upptäcka mönster som är suddiga i naturen från temporal dataset är en intressant data mining problem. Ett av dessa mönster är månatliga suddiga mönster där mönstren finns i ett visst suddigt tidsintervall varje månad. Det innebär att hitta frekventa uppsättningar och sedan föreningsregler som håller i vissa suddiga tidsintervall, viz. början av varje månad eller mitten av varje månad, etc. I de flesta av de tidigare verken var fuzzin användaren specificerad. Men i vissa tillämpningar, användare kanske inte har tillräckligt med förkunskaper om de dataset som är under övervägande och kan missa vissa fuzziness i samband med problemet. Det kan vara så att användaren inte kan ange samma på grund av begränsning av naturligt språk. I denna artikel föreslår vi en metod för att hitta mönster som håller i vissa suddiga tidsintervall av varje månad där fuzziness genereras av metoden själv. Metodens effektivitet visas med experimentella resultat.
I REF diskuteras metoder för gruvdrift månatliga suddiga mönster.
Discovering Monthly Fuzzy Patterns
{'venue': None, 'journal': 'International Journal of Intelligent Systems', 'mag_field_of_study': ['Mathematics']}