Intressanta mönster förekommer ofta på olika stödnivåer. Den klassiska föreningen gruvdrift bygger på ett enhetligt minimum stöd, såsom Apriori, antingen missar intressanta mönster av lågt stöd eller su rar från flaskhalsen av itemset generation orsakas av ett lågt minimum stöd. En bättre lösning ligger i att utnyttja stödbegränsningar, där det anges vilket minimistöd som krävs för vilka artiklar, så att endast de nödvändiga objekten skapas. I detta dokument presenterar vi en ram för ofta förekommande punktbrytning i närvaro av stödbegränsningar. Vårt tillvägagångssätt är att \push "stöd begränsningar i Apriori objektet generation så att \best "minimistöd bestäms för varje objektet vid körtid för att bevara kärnan i Apriori. Denna strategi kallas Adaptive Apriori. Experiment visar att Adaptive Apriori är mycket effektivt när det gäller att hantera flaskhalsen hos generering av artiklar.
År 2000, Wang m.fl. presenterade en "pushing stöd begränsningar" metod för att "push" stöd begränsningar i skapandet av Apriori objektet för att bevara kärnan i Apriori och bestämma det minsta stödet för varje objektet durning körtid REF.
Pushing Support Constraints Into Association Rules Mining
{'venue': 'IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}