Området för datautvinning har vant sig vid att ange begränsningar av intressemönster. Ett stort antal system och tekniker har utvecklats för att lösa sådana restriktionsbaserade gruvproblem, särskilt för gruvobjekt. Tillvägagångssättet inom datautvinning står i kontrast till de begränsande programmeringsprinciper som utvecklats inom artificiell intelligens. Medan de flesta data mining forskning fokuserar på algoritmiska frågor och syftar till att utveckla högt optimerade och skalbara implementationer som är skräddarsydda för specifika uppgifter, begränsar programmering använder en mer deklarativ strategi. Tonvikten ligger på att utveckla högnivåmodellering av språk och allmänna lösningar som specificerar vad problemet är, snarare än att beskriva hur en lösning bör beräknas, men ändå är tillräckligt kraftfulla för att användas inom en mängd olika tillämpningar och tillämpningsområden. Detta dokument bidrar till en deklarativ begränsning programplanering strategi för data mining. Mer specifikt visar vi att det är möjligt att använda off-the-shelf restriktion programmeringstekniker för att modellera och lösa ett brett utbud av restriktion-baserade itemet gruvdrift uppgifter, såsom frekventa, stängda, diskriminerande, och kostnadsbaserade itemet gruvdrift. I synnerhet utvecklar vi en grundläggande begränsning programmering modell för att specificera frekventa objekt och visa att denna modell enkelt kan utökas för att förverkliga de andra inställningarna. Detta står i kontrast till typiska processuella datautvinningssystem där de underliggande förfarandena måste ändras för att ta hänsyn till nya typer av begränsningar, eller nya kombinationer av dessa. Även om prestandan hos toppmoderna datautvinningssystem överträffar den begränsade programmeringsmetoden för vissa standarduppgifter, visar vi också att det finns problem där begränsningsprogrammeringsmetoden leder till betydande resultatförbättringar jämfört med toppmoderna metoder inom datautvinning och till nya insikter i de underliggande datautvinningsproblemen. Många sådana insikter kan erhållas genom att relatera de underliggande sökalgoritmerna för datautvinning och begränsningar programmeringssystem till varandra. Vi diskuterar ett antal intressanta nya forskningsfrågor och utmaningar som uppstår genom den deklarativa begränsningsprogrammeringen av datautvinning.
Guns REF formulerade de traditionella itemet gruvdrift problem, såsom frekvent, stängd, och diskriminerande itemset gruvdrift, som begränsningar programmering problem, och sedan tillämpade en befintlig lösare för begränsning programmering för att påskynda sökningen.
Itemset mining: A constraint programming perspective
{'venue': 'Artif. Intell.', 'journal': 'Artif. Intell.', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}