Generaliserad förening regel gruvdrift med begränsningar / BARALIS E.; CAGLIERO L.; CERQUITELLI T.; GARZA P.. Generaliserad förening regel extraktion är ett kraftfullt verktyg för att upptäcka en hög nivå bild av de intressanta mönster som döljs i den analyserade data. Eftersom mönstren utvinns på vilken abstraktionsnivå som helst, kan dock den minerade regeln vara för stor för att effektivt kunna utnyttjas i beslutsprocessen. För att upptäcka värdefull och intressant kunskap krävs vanligtvis ett steg efter bearbetningen. I detta dokument presenteras CoGAR-ramverket för att på ett effektivt sätt stödja den begränsade allmänna föreningsregeln gruvdrift. Generaliseringsprocessen av CoGAR utnyttjar en (användartillhandahållen) multi-taxonomi för att driva en opportunistisk itemset generalization process, som förhindrar kassering relevant men sällan kunskap genom att aggregera funktioner på olika granularity lev- * Korresponderande författare. Tfn: +39 02 2399 3507. E-postadresser: elena.baralis@polito.it (Elena Baralis), luca.cagliero@polito.it (Luca Cagliero), tania.cerquitelli@polito.it (Tania Cerquitelli), garza@elet.polimi.it (Paolo Garza) Preprint inlämnad till els. Förutom de traditionella stöd- och förtroendebegränsningarna tillämpas ytterligare två begränsningar: i) schemabegränsningar och ii) opportunistiska förtroendebegränsningar. Schema begränsningar gör det möjligt för analytikern att ange strukturen på mönster av intresse och driva itemset gruvfas. Den opportunistiska förtroendebegränsningen, en ny begränsning som föreslås i detta dokument, gör det möjligt för oss att diskriminera mellan betydande och överflödiga regler genom att analysera liknande regler som tillhör olika abstraktionsnivåer. Denna begränsning upprätthålls under ledet i den härskande generationen. Experiment som utförs på verkliga dataset som samlas in inom två olika tillämpningsområden visar effektiviteten och ändamålsenligheten i den föreslagna ramen för gruvdrift begränsade generaliserade föreningsregler.
CoGAR REF ) är en generaliserad förening regel algoritm som införde två nya åtgärder: (i) en schema begränsning skapas av en analytiker och driver itemet gruvfas och (ii) opportunistiska förtroende begränsning som identifierar betydande och överflödiga regler i efterbehandlingsfasen.
Generalized association rule mining with constraints
{'venue': 'Inf. Sci.', 'journal': 'Inf. Sci.', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}