Många studier har visat att regelbaserade klassificeringsalgoritmer fungerar bra när det gäller att klassificera kategoriska och glesa högdimensionella databaser. En grundläggande begränsning med många regelbaserade klassificeringar är dock att de finner klassificeringsreglerna på ett grovkornigt sätt. De brukar använda heuristiska metoder för att beskära sökytan och välja regler baserade på den sekventiella databasen som täcker paradigm. Således är de so-mined reglerna kanske inte de globalt bästa reglerna för vissa fall i utbildningsdatabasen. För att göra värre, dessa algoritmer misslyckas med att fullt ut utnyttja några mer effektiva sökutrymme beskärningsmetoder för att skala till stora databaser. I detta dokument föreslår vi en ny klassificeringskod, HAR-MONY, som direkt bryter mot den slutliga uppsättningen klassificeringsregler. HARMONY använder en exitcentrisk regelgenerering i den meningen att det kan garantera för varje träningstillfälle, en av de högsta förtroende regler som täcker denna instans ingår i resultatet uppsättningen, vilket hjälper en hel del att uppnå hög klassificering noggrannhet. Genom att introducera flera nya sökstrategier och beskärningsmetoder i den traditionella ofta förekommande itemet mining ram, Harmony har också hög effektivitet och god skalbarhet. Vår grundliga prestandastudie med en del stor text och kategoriska databaser har visat att HARMONY överträffar många välkända klassificeringar både vad gäller noggrannhet och effektivitet, och skalor väl w.r.t. databasens storlek.
HARMONY REF använder en exitcentrisk regelgenereringsmetod i den meningen att den garanterar att minst en regel för varje utbildningstillfälle tas med i den slutliga regeluppsättningen.
HARMONY: Efficiently mining the best rules for classification
{'venue': 'In Proceedings of the SIAM international conference on Data Mining (SDM', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}