På senare år, på grund av de omfattande tillämpningarna av osäkra data, har gruvdrift frekventa artiklar över osäkra databaser väckt stor uppmärksamhet. I osäkra databaser är stödet för en itemset en slumpmässig variabel istället för en fast händelseräkning av denna itemset. Till skillnad från motsvarande problem i deterministiska databaser där de ofta förekommande objekten har en unik definition, har de ofta förekommande objekten under osäkra miljöer hittills två olika definitioner. Den första definitionen, som kallas den förväntade stödbaserade ofta förekommande itemseten, använder sig av förväntan om stöd från en itemset för att mäta om denna itemset är frekvent. I den andra definitionen, kallad den probabilistiska ofta förekommande itemseten, används sannolikheten för stöd av en itemset för att mäta dess frekvens. Således är det befintliga arbetet med gruvdrift frekventa artiklar över osäkra databaser indelat i två olika grupper och ingen studie utförs för att på ett heltäckande sätt jämföra de två olika definitionerna. Eftersom det inte finns någon enhetlig experimentell plattform ger de nuvarande lösningarna för samma definition till och med inkonsekventa resultat. I detta dokument syftar vi för det första till att klargöra förhållandet mellan de två olika definitionerna. Genom omfattande experiment verifierar vi att de två definitionerna har en snäv koppling och kan förenas när datastorleken är tillräckligt stor. För det andra tillhandahåller vi basalimplementeringar av åtta befintliga representativa algoritmer och testar deras prestanda med enhetliga åtgärder på ett rättvist sätt. Slutligen, enligt rättvisa tester över många olika referensdatauppsättningar, klargör vi flera befintliga inkonsekventa slutsatser och diskuterar några nya rön.
Det finns två kategorier av forskning om gruvdrift frekventa artiklar från osäkra data REF.
Mining Frequent Itemsets over Uncertain Databases
{'venue': 'PVLDB', 'journal': 'PVLDB', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}