Abstract-Processen av data mining producerar olika mönster från en given datakälla. De mest erkända data mining uppgifter är processen för att upptäcka frekventa objekt, frekventa sekventiella mönster, frekventa sekventiella regler och frekventa föreningsregler. Många effektiva algoritmer har föreslagits för att göra ovanstående processer. Frekvent mönsterbrytning har varit ett fokuserat ämne inom datautvinningsforskning med ett stort antal referenser i litteraturen och därför har viktiga framsteg gjorts, varierande från performantalgoritmer för frekventa itemetbrytningar i transaktionsdatabaser till komplexa algoritmer, såsom sekventiell mönsterbrytning, strukturerad mönsterbrytning, korrelationsbrytning. Association Rule Mining (ARM) är en av de största aktuella data mining teknik som utformats för att gruppera objekt tillsammans från stora databaser som syftar till att extrahera den intressanta korrelationen och relationen mellan enorma mängder data. I den här artikeln ger vi en kort genomgång och analys av den nuvarande statusen för frekvent mönsterbrytning och diskuterar några lovande forskningsriktningar. Dessutom innehåller detta dokument en jämförande studie mellan resultaten av de beskrivna tillvägagångssätten.
Thabet Slimani och A mor Lazzez REF gav en kort genomgång och analys av den nuvarande situationen för frekventa mönster mining och diskuterade några lovande forskningsriktningar.
Efficient Analysis of Pattern and Association Rule Mining Approaches
{'venue': 'International Journal of Information Technology and Computer Science (IJITCS), vol.6, no.3, pp.70-81, 2014', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}