Datautvinning är processen att utvinna önskvärd kunskap eller intressanta mönster från befintliga databaser för specifika ändamål. I de flesta av de tidigare tillvägagångssätten fastställs ett enda lägsta stödtröskel för alla poster eller poster. Men i verkliga tillämpningar kan olika punkter ha olika kriterier för att bedöma dess betydelse. Stödkraven bör då variera med olika punkter. I det här dokumentet ger vi en annan åsikt om att definiera minimistöd för artiklar när objekt har olika minimistöd. Den maximala begränsningen används, vilket förklaras väl och kan vara lämpligt för vissa gruvområden. Vi föreslår sedan en enkel algoritm baserad på Apriori-metoden för att hitta de stora bitarna och föreningsreglerna under denna begränsning. Den föreslagna algoritmen är enkel och effektiv jämfört med Wang et al.Det är under den maximala begränsningen. Antalet föreningsregler och stora artiklar som erhålls genom den föreslagna gruvalgoritmen med hjälp av den maximala begränsningen är också mindre än de som använder den minsta begränsningen. Huruvida det föreslagna tillvägagångssättet ska antas beror alltså på kraven på gruvproblem. Dessutom används den granulära datortekniken av bitsträngar för att påskynda den föreslagna databrytningsalgoritmen.
Litteratur Ref baserad på Apriori-metoden för att generera de stora objekten med flera minimistöd under de maximala begränsningarna.
Mining Association Rules with Multiple Minimum Supports Using Maximum Constraints
{'venue': 'Int. J. Approx. Reason.', 'journal': 'Int. J. Approx. Reason.', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}