BLAŤÁK, Jan a Lubomír POPELÍNSKÝ. dRAP-Independent: A Data Distribution Algorithm for Mining First-Order Frequent Patterns. Computing and Informatics, Bratislava, 2007, roč. 26, č. 3, s. 345-366. ISSN 1335-9150.
Další formáty:   BibTeX LaTeX RIS
Základní údaje
Originální název dRAP-Independent: A Data Distribution Algorithm for Mining First-Order Frequent Patterns
Název česky dRAP-Independent: A Data Distribution Algorithm for Mining First-Order Frequent Patterns
Název anglicky dRAP-Independent: A Data Distribution Algorithm for Mining First-Order Frequent Patterns
Autoři BLAŤÁK, Jan (203 Česká republika) a Lubomír POPELÍNSKÝ (203 Česká republika, garant).
Vydání Computing and Informatics, Bratislava, 2007, 1335-9150.
Další údaje
Originální jazyk čeština
Typ výsledku Článek v odborném periodiku
Obor 10201 Computer sciences, information science, bioinformatics
Stát vydavatele Česká republika
Utajení není předmětem státního či obchodního tajemství
Impakt faktor Impact factor: 0.349
Kód RIV RIV/00216224:14330/07:00023860
Organizační jednotka Fakulta informatiky
UT WoS 000247846400008
Klíčová slova anglicky data mining; inductive logic programming; frequent patterns; distributed data mining
Štítky data mining, distributed data mining, frequent patterns, inductive logic programming
Příznaky Mezinárodní význam, Recenzováno
Změnil Změnil: doc. RNDr. Lubomír Popelínský, Ph.D., učo 1945. Změněno: 10. 2. 2008 16:55.
Anotace
In this paper we present drapi, an algorithm for independent distributed mining of first-order frequent pattern. This system is based on RAP, an algorithm for finding maximal frequent patterns in first-order logic. drapi utilizes a modified data partitioning schema introduced by Savasere et al. and offers good performance and low communication overhead. We analyze the performance of the algorithm on four different tasks: Mutagenicity prediction - a standard ILP benchmark, information extraction from biological texts, context-sensitive spelling correction, and morphological disambiguation of Czech. The results of the analysis show that the algorithm can generate more patterns than the serial algorithm RAP in the same overall time.
Anotace anglicky
In this paper we present drapi, an algorithm for independent distributed mining of first-order frequent pattern. This system is based on RAP, an algorithm for finding maximal frequent patterns in first-order logic. drapi utilizes a modified data partitioning schema introduced by Savasere et al. and offers good performance and low communication overhead. We analyze the performance of the algorithm on four different tasks: Mutagenicity prediction - a standard ILP benchmark, information extraction from biological texts, context-sensitive spelling correction, and morphological disambiguation of Czech. The results of the analysis show that the algorithm can generate more patterns than the serial algorithm RAP in the same overall time.
Návaznosti
MSM0021622418, záměrNázev: DYNAMICKÁ GEOVIZUALIZACE V KRIZOVÉM MANAGEMENTU
Investor: Ministerstvo školství, mládeže a tělovýchovy ČR, Výzkumné záměry
VytisknoutZobrazeno: 23. 9. 2020 08:56