Frequent sets, sequences, and taxonomies: new, efficient algorithmic proposals
Visualitza/Obre
Estadístiques de LA Referencia / Recolecta
Inclou dades d'ús des de 2022
Cita com:
hdl:2117/97572
Tipus de documentReport de recerca
Data publicació2000-12
Condicions d'accésAccés obert
Tots els drets reservats. Aquesta obra està protegida pels drets de propietat intel·lectual i
industrial corresponents. Sense perjudici de les exempcions legals existents, queda prohibida la seva
reproducció, distribució, comunicació pública o transformació sense l'autorització del titular dels drets
Abstract
We describe efficient algorithmic proposals to approach
three fundamental problems in data mining:
association rules, episodes in sequences, and
generalized association rules over hierarchical taxonomies.
The association rule discovery problem aims at identifying
frequent itemsets in a database and then forming conditional
implication rules among them. For this association task, we will
introduce a new algorithmic proposal to reduce substantially
the number of processed transactions. The resulting algorithm,
called Ready-and-Go, is used to discover frequent sets efficiently.
Then, for the discovery of patterns in sequences of events in
ordered collections of data, we propose to apply the appropriate
variant of that algorithm, and additionally we introduce a new
framework for the formalization of the concept of interesting
episodes. Finally, we adapt our algorithm to the generalization
of the frequent sets problem where data comes organized in
taxonomic hierarchies, and here additionally we contribute
with a new heuristic that, under certain natural conditions,
improves the performance.
CitacióBaixeries, J., Casas, G., Balcazar, J. L. "Frequent sets, sequences, and taxonomies: new, efficient algorithmic proposals". 2000.
Forma partLSI-00-78-R
Col·leccions
Fitxers | Descripció | Mida | Format | Visualitza |
---|---|---|---|---|
R00-78.ps | 226,9Kb | Postscript | Visualitza/Obre |