2004
Mining first-order maximal frequent patterns
BLAŤÁK, Jan a Lubomír POPELÍNSKÝZákladní údaje
Originální název
Mining first-order maximal frequent patterns
Název česky
Dolování prvořádových maximálních vzorů
Autoři
BLAŤÁK, Jan (203 Česká republika, garant) a Lubomír POPELÍNSKÝ (203 Česká republika)
Vydání
Neural Network World, Praha, UIVT AV ČR, 2004, 1210-0552
Další údaje
Jazyk
angličtina
Typ výsledku
Článek v odborném periodiku
Obor
10201 Computer sciences, information science, bioinformatics
Stát vydavatele
Česká republika
Utajení
není předmětem státního či obchodního tajemství
Kód RIV
RIV/00216224:14330/04:00010646
Organizační jednotka
Fakulta informatiky
Klíčová slova anglicky
knowledge discovery in databases; inductive logic programming; frequent patterns; feature construction; propositionalization
Štítky
Změněno: 17. 9. 2008 08:41, RNDr. Jan Blaťák, Ph.D.
V originále
Frequent patterns discovery is one of the most important data mining tasks. We introduce RAP, the first system for finding first-order maximal frequent patterns. We describe search strategies and methods of pruning the search space. RAP generates long patterns much faster than other systems.RAP has been used for feature construction for propositional as well as multirelational data. We prove that partial search for maximal frequent patterns as new features is competitive with other approaches and results in classification accuracy increase.
Česky
Jednou ze základních deskriptivních úloh dolování znalostí v databázích je hledání častých vzorů. V tomto článku popíšeme systém RAP, první systém pro hledání maximálních častých vzorů v datech reprezentovaných v logice prvního řádu. Popíšeme metody prohledávání a prořezávání prostoru všech možných vzorů, které jsou v systému implementovány. Ukážeme, že RAP lze využít pro konstrukci nových rysů z propozičních i multirelačních datech. Výsledky jsou přitom srovnatelné s výsledky získanými jinými přístupy.
Návaznosti
| MSM 143300003, záměr |
|