Abstract Frequent itemset mining föreslogs ursprungligen och har studerats i stor utsträckning inom ramen för föreningsregeln gruvdrift. Under de senaste åren har flera studier också utvidgat dess tillämpning till transaktion eller dokumentkluster. De flesta av de frekventa objektet baserade kluster algoritmer behöver dock först bryta en stor mellanliggande uppsättning av frekventa objekt för att identifiera en delmängd av de mest lovande som kan användas för kluster. I detta dokument studerar vi hur man direkt hittar en delmängd av hög kvalitet frekventa objekt som kan användas som en kortfattad sammanfattning av transaktionsdatabasen och att samla in kategoriska data. Genom att utforska viktiga egenskaper hos den delmängd artiklar som vi är intresserade av, föreslog vi flera sökutrymme beskärningsmetoder och utformade en effektiv algoritm som kallas SAMMANFATTNING. Våra empiriska resultat visar att SAMMANFATTNING går mycket snabbt även när minimistödet är extremt lågt och skalor mycket bra med avseende på databasens storlek, och överraskande, som en ren frekvent itemset gruvalgoritm är det mycket effektivt att samla kategoriska data och sammanfatta de täta transaktionsdatabaser.
Wang och Karypis REF hitta sammanfattningsuppsättningar, uppsättningar av objekt som innehåller den största frekventa objektet som täcker varje transaktion.
On efficiently summarizing categorical databases
{'venue': 'Knowledge and Information Systems', 'journal': 'Knowledge and Information Systems', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}