Abstrakt. Association regel extraktion från operativa dataset producerar ofta flera tiotusentals, och till och med miljoner, av föreningsregler. Dessutom är många av dessa regler överflödiga och därmed meningslösa. Med hjälp av en semantiker baserad på stängningen av Galois-anslutningen definierar vi en kondenserad representation för föreningsregler. Denna representation kännetecknas av ofta slutna artiklar och deras generatorer. Den innehåller de icke-redundanta föreningsregler som har minimal tidigare och maximal följd, kallas min-max föreningsregler. Vi anser att dessa regler är de mest relevanta eftersom de är de mest allmänna icke-redundanta föreningsreglerna. Dessutom är denna representation en grund, d.v.s. en generatoruppsättning för alla föreningsregler, deras stöd och deras förtroende, och alla av dem kan hämtas onödiga tillgång till uppgifterna. Vi introducerar algoritmer för att extrahera denna grund och för att rekonstruera alla föreningsregler. Resultaten av experiment som utförts på verkliga datauppsättningar visar nyttan med detta tillvägagångssätt. För att generera denna grund när en algoritm för att extrahera frekventa artiklar-som APRIORI till exempel-används, presenterar vi också en algoritm för att härleda ofta slutna objekt och deras generatorer från frekventa artiklar utan att använda datauppsättningen.
Med hjälp av frekventa slutna itemset-generatorer (lattice LCG), föreslog REF algoritmer för gruvregelklasser.
Generating a Condensed Representation for Association Rules
{'venue': 'Journal of Intelligent Information Systems', 'journal': 'Journal of Intelligent Information Systems', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}