och hannes.heikinheimo@tkk.fi. Abstrakt. Problemet med att välja en liten, men ändå hög kvalitet undergrupp av mönster från en större samling artiklar har nyligen lockat en hel del forskning. Här diskuterar vi en strategi för detta problem med hjälp av begreppet nedbrytbara familjer av artiklar. Sådana objektet familjer definierar en probabilistisk modell för de data från vilka den ursprungliga insamlingen av objekten härleddes. Dessutom framkallar de en speciell trädstruktur, kallad ett korsningsträd, som är bekant från teorin om Markov Random Fields. Metoden har flera fördelar. Kopplingsträden ger en intuitiv representation av gruvresultaten. Ur beräkningssynpunkt ger modellen hävstång för problem som kan vara svåråtkomliga med hjälp av hela samlingen av artiklar. Vi tillhandahåller en effektiv algoritm för att bygga nedbrytbara objektet familjer, och ge ett program exempel med frekvensbundna frågor med hjälp av modellen. En empirisk studie visar att vår algoritm ger resultat av hög kvalitet.
I ett relaterat arbete REF bygger författarna nedbrytbara modeller för att välja en liten familj av artiklar som modellerar data väl.
Decomposable Families of Itemsets
{'venue': 'ECML/PKDD', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}