Problemet med gruvsamlingar av träd för att identifiera vanliga mönster, kallas frekventa underträd (FST), uppstår ofta när man försöker tolka resultaten av fylogenetisk analys. FST gruvdrift generaliserar den välkända maximal avtal subtree problem. Här presenterar vi EvoMiner, en ny algoritm för gruvdrift frekventa underträd i samlingar av fylogenetiska träd. EvoMiner är en Apriori-liknande nivåvis metod, som använder en ny phylogeny-specifik konstant-tid kandidatgenereringsschema, en effektiv fingeravtrycksbaserad teknik för nedstängning, och en lägsta gemensam-ancestor-baserad stödräkning steg som varken kräver kostsamma subtree verksamhet eller databas traversal. Vår algoritm uppnår hastigheter på upp till 100 gånger eller mer över Phylominer, den nuvarande toppmoderna algoritmen för gruvdrift av fylogenetiska träd. EvoMiner kan också arbeta i djup-första uppräkningsläge för att använda mindre minne på bekostnad av hastighet. Vi visar nyttan av FST gruvdrift som ett sätt att extrahera meningsfull fylogenetisk information från samlingar av träd jämfört med maximal avtal delträd och majoritet regel träd-två vanliga metoder i fylogenetisk analys för att extrahera konsensus information från en samling av träd över en gemensam bladuppsättning.
I REF föreslog vi en ny algoritm EVOM-INER för samma uppgift som uppnår hastighetsökningar på upp till 100 gånger eller mer över Phylominer.
EvoMiner: frequent subtree mining in phylogenetic databases
{'venue': 'Knowledge and Information Systems', 'journal': 'Knowledge and Information Systems', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}