Abstract-I detta dokument undersöker vi ett nytt problem med gruvdrift allmänna temporal föreningsregler i publikationsdatabaser. I huvudsak är en publikationsdatabas en uppsättning transaktioner där varje transaktion T är en uppsättning objekt där varje objekt innehåller en individuell utställningsperiod. Den nuvarande modellen för föreningsregeln gruvdrift kan inte hantera publiceringsdatabasen på grund av följande grundläggande problem, dvs. 1) brist på hänsyn till utställningsperioden för varje enskild post och 2) brist på ett rättvist stöd beräkningsgrund för varje post. För att åtgärda detta föreslår vi en innovativ algoritm Progressive-Partition-Miner (förkortad som PPM) för att upptäcka allmänna tidsbundna föreningsregler i en publikationsdatabas. Den grundläggande idén med PPM är att först partitionera publikationsdatabasen mot bakgrund av utställningsperioder av objekt och sedan gradvis ackumulera antalet förekomster av varje kandidat 2-punktsset baserat på de inneboende partitioneringsegenskaper. Algoritm PPM är också utformad för att använda en filtreringströskel i varje partition för att tidigt beskära ut de kumulativt sällan förekommande 2-titemset. Funktionen att antalet kandidat 2-objekt som genereras av PPM är mycket nära antalet frekventa 2-objekt gör att vi kan använda scan reduktion teknik för att effektivt minska antalet databassökningar. Explicit är verkställandetiden för PPM i storleksordningar mindre än den tid som krävs för andra konkurrensutsatta system som är direkt utvidgade från befintliga metoder. Det är bevisat att PPM är korrekt och några av dess teoretiska egenskaper är härledda. Känslighetsanalys av olika parametrar utförs för att ge många insikter i Algoritm PPM.
Samma år, Lee et al. REF föreslår en algoritm som kallas Progressive-Partition-Miner för att upptäcka allmänna tidsmässiga föreningsregler i publikationsdatabasen.
Progressive partition miner: an efficient algorithm for mining general temporal association rules
{'venue': 'IEEE Trans. Knowl. Data Eng.', 'journal': 'IEEE Trans. Knowl. Data Eng.', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}