Upptäckten av återkommande mönster i databaser är ett av huvudämnena inom datautvinning och många effektiva lösningar har utvecklats för relativt enkla klasser av mönster och datainsamlingar. Faktum är att de vanligaste mönster gruvdrift eller förening regel gruvdrift algoritmer fungerar på så kallade transaktionsdatabaser. Inte bara för objektuppsättningar utan även för mer komplexa mönster som träd, grafer eller godtyckliga relationsstrukturer används databaser som består av en uppsättning transaktioner. Till exempel, i träd fallet [2], varje transaktion i databasen innehåller ett träd, och den presenterade algoritmen försöker hitta alla frekventa delträd som förekommer i alla sådana transaktioner. För alla dessa mönsterklasser finns specialiserade algoritmer för att upptäcka dem effektivt. Motiveringen till dessa verk är det potentiellt höga affärsvärdet av de upptäckta mönstren [1]. Tyvärr är många relationsdatabaser inte lämpade för att omvandlas till ett transaktionsformat och även om detta skulle vara möjligt, en hel del information implicit kodas i relationsmodellen skulle gå förlorad efter konvertering. I detta samtal anser vi att föreningsregeln gruvdrift på godtyckliga relationsdatabaser genom att kombinera par av frågor som kan avslöja intressanta egenskaper i databasen. Intuitivt ställer vi två frågor på databasen så att den andra frågan är mer specifik än den första. Sedan, om antalet tuples i resultatet av båda frågorna är nästan samma, kan detta avslöja en potentiellt intressant upptäckt. För att illustrera, överväga den välkända Internet Movie Database som innehåller nästan all möjlig information om filmer, skådespelare och allt som har med detta att göra, och överväga följande frågor: först, vi ber för alla aktörer som har medverkat i en film av genren "drama", sedan, vi ber för alla aktörer som har medverkat i en film av genren "drama", men som också spelade i en (eventuellt annorlunda) film av genren "komedi". Anta nu att svaret på den första frågan består av 1000 aktörer, och svaret på den andra frågan består av 900 aktörer. Uppenbarligen, dessa svar avslöjar inte nödvändigtvis några betydande insikter om sig själva, men när de kombineras, avslöjar det potentiellt intressanta mönster som skådespelare med huvudroll i "drama" filmer typiskt (med en sannolikhet på 90%) också stjärna i en "komedi" film. Naturligtvis kunde detta mönster också ha hittats genom att först förbehandla databasen, och skapa en transaktion för varje aktör som innehåller uppsättningen av alla genrer av filmer han eller hon dök upp i. På liknande sätt, ett mönster som: 77% av filmerna med Ben Affleck, även stjärnan Matt Damon, kunde hittas genom att posera frågan frågar för alla filmer med Ben Affleck, och frågan frågar för alla filmer med både Ben Affleck och Matt Damon. Återigen kunde detta också hittas med hjälp av frekventa gruvmetoder, men denna gång, databasen borde ha varit annorlunda förbehandlad för att hitta detta mönster. Dessutom är det till och med omöjligt att förbehandla databasen bara en gång på ett sådant sätt att ovanstående två mönster skulle hittas genom frekvent inställd gruvdrift eftersom de i huvudsak räknar en annan typ av transaktioner. Vi räknar faktiskt skådespelare i det första exemplet, och filmer i det andra exemplet. I allmänhet letar vi efter par av frågor Q 1, Q 2, sådan att Q 1 ber om en uppsättning tuples som uppfyller ett visst villkor och Q 2 frågar för de tuples som uppfyller ett mer specifikt villkor. När det visar sig att storleken på produktionen Q 2 är nära storleken på produktionen av Q 1, Vi lärde oss att de flesta tuples i produktionen av Q 1 uppfyller faktiskt ett mer specifikt villkor, som anges i Q 2. Det är uppenbart att sådana upptäckter kan avslöja intressanta mönster i den givna databasen. Mot detta mål, vi överväga en ny mönster klass bestående av konjunktiva frågor över relationella databaser, kallas enkla konjunktiva frågor och definiera föreningar med hjälp av den välkända begreppet fråge inneslutning. Vi föreslår en helt ny algoritm, Conqueror, effektivt generera och beskära sökområdet för alla enkla konjunktiva frågor. Vi illustrerar att bredvid många olika typer av intressanta mönster, vår algoritm kan också upptäcka funktionella beroenden, integration beroenden, men också deras varianter, såsom de nyligen studerade villkorliga funktionella beroenden, som visar sig vara mycket användbara för datarengöring. [1] L. Dehaspe och H. Toivonen. Upptäckt av frekventa dataloggmönster. Data Mining and Knowledge Discovery, 3.1:7-36, 1999. [2] M.J. Zaki. Gräver på ett effektivt sätt frekventa träd i en skog. Om ja, varsågod.
Nyligen föreslogs en algoritm i REF för gruvförening regler i form Q 1 ) Q 2, där Q 1, Q 2 är enkla konjunktiva frågor och Q 2 ingår i Q 1.