Sammanfattning av denna webbsida: Hittills har de flesta av föreningarnas regelbrytningar övervägt positiva föreningsregler baserade på vanliga artiklar i databaser [1, 4, 5, 7], men de har inte övervägt problemet med gruvnegativa föreningsregler korrelerade med frekventa och sällan förekommande artiklar. Negativ förening regel gruvdrift är mycket svårare än positiv förening regel gruvdrift eftersom det behöver sällan objekt, och endast den sällsynta förening regel gruvdrift som är ett slags negativ förening regel gruvdrift har studerats. Detta dokument presenterar en matematisk modell för mina positiva och negativa föreningsregler just, för vilka vi med tanke på att negation av en ofta förekommande objektet är en ovanlig objektet, tydliggör vikten av problemet med gruv negativa föreningsregler baserade på vissa ovanliga objekt och studera vilka villkor ovanliga objekt av intresse bör uppfylla för negativa föreningsregler. Nyckelord: negativ föreningsregel, objektet av intresse, gruvdrift av negativa föreningsregler Apriori, en traditionell förening regel gruvdrift algoritm, föreslogs först 1993 [5].Apriori algoritmen skannar databas flera gånger, extraherar ett stort antal möjliga frekventa objekt, och genererar föreningsregler. Denna upprepade kandidat generation-test metod kan införa stora beräknings omkostnader på en dator när antalet frekventa artiklar är mycket stort. För att övervinna denna svårighet föreslogs 2000 en ny ofta förekommande gruvmodell baserad på ett FP-träd [7]. FP-tillväxtalgoritm baserad på FP-trädet var känd av många människor senare och användes allmänt. Och en OPUS-sökning föreslogs också 2000 [7], vilket minskar sökytan på grundval av inbördes relationer mellan artiklar. Experiment visade att modellen baserad på FP-tree och OPUS-sökningen var effektivare än Apriori-algoritmen och dess derivat. Förresten, vissa objektets beskurna i algoritmer av gruvdrift frekvent mönster kan vara användbart för gruvdrift negativa föreningsregler. Det vill säga, trots att ofta förekommande artiklar inte ingår i några föreningsregler, bör de inte beskäras. Dessa ofta förekommande artiklar kan vara lika användbara som någonsin för gruvdrift negativa föreningsregler. Så de befintliga beskärningsmetoderna har inte gått i uppfyllelse för mina negativa föreningsregler. På senare tid har många undersökningar gjorts inom området sällsynt mönsterbrytning [2, 3]. I huvudsak finns det två typer av forskningar såsom nivå-wise och träd-baserad, som den nuvarande frekventa mönsterbrytning. På senare tid föreslogs en ny metod för förteckningsstruktur [6]. MS-Apriori, Rarity, ARIMA, AfRIM och Apriori-Inverse är 5 algoritmer för gruvdrift sällsynta objekt [3]. Observera att sällsynt föreningsregel såsom ¬A→¬C endast är ett slags negativa föreningsregler, medan en tydlig definition av alla eventuella negativa föreningsregler inte har gett. Och, Det finns mycket mer sällan objekt för negativa föreningsregler än vanliga objekt (nästan dubbelt) och storleken på sökytan kan vara exponentiellt [3, 6]. Det har inte studerats vilka villkor sällan objekten uppfyller kan vara användbara för att generera negativa föreningsregler. Denna förordning träder i kraft den tjugonde dagen efter det att den har offentliggjorts i Europeiska unionens officiella tidning.
Vi gav definitioner av positiva och negativa poster av intresse för REF.
Itemsets of interest for negative association rules
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}