Открытие K-оптимального шаблона
Обнаружение K-оптимальных шаблонов — это метод интеллектуального анализа данных , который обеспечивает альтернативу подходу к частому обнаружению шаблонов , лежащему в основе большинства методов изучения ассоциативных правил .
имеются достаточно частые примеры Методы обнаружения частых шаблонов находят все шаблоны, для которых в выборке данных . Напротив, методы обнаружения k-оптимальных шаблонов находят k шаблонов, которые оптимизируют заданную пользователем меру интереса. Параметр k также задается пользователем.
Примеры методов обнаружения k-оптимальных шаблонов включают:
- Открытие k-оптимального правила классификации. [1]
- Открытие k-оптимальной подгруппы. [2]
- поиск k наиболее интересных закономерностей с использованием последовательной выборки. [3]
- майнинг top.k с частыми закрытыми паттернами без минимальной поддержки. [4]
- Открытие k-оптимального правила. [5]
В отличие от обнаружения k-оптимальных правил и методов анализа частых шаблонов, обнаружение подгрупп фокусируется на поиске интересных шаблонов в отношении определенного целевого интересующего свойства. Сюда входят, например, двоичные, номинальные или числовые атрибуты. [6] но также и более сложные целевые концепции, такие как корреляции между несколькими переменными. Базовые знания [7] подобные ограничения и онтологические отношения часто могут быть успешно применены для фокусировки и улучшения результатов открытия.
Ссылки
[ редактировать ]- ^ Уэбб, Дж.И. (1995). OPUS: Эффективный допустимый алгоритм неупорядоченного поиска. Журнал исследований искусственного интеллекта , 3, 431–465.
- ^ Вробель, Стефан (1997) Алгоритм многореляционного открытия подгрупп. В материалах Первого европейского симпозиума по принципам интеллектуального анализа данных и обнаружения знаний . Спрингер.
- ^ Шеффер Т. и Вробель С. (2002). Быстрый поиск наиболее интересных шаблонов в базе данных с помощью последовательной выборки. Журнал исследований машинного обучения , 3, 833-862.
- ^ Хан Дж., Ван Дж., Лу Ю. и Цветков П. (2002) Майнинг топ-к частых закрытых паттернов без минимальной поддержки. В материалах Международной конференции по интеллектуальному анализу данных , стр. 211–218.
- ^ Уэбб, Г.И., и Чжан, С. (2005). Открытие K-оптимального правила. Интеллектуальный анализ данных и обнаружение знаний , 10 (1), 39–79.
- ^ Клёсген, В. (1996). «ЭКСПЛОРА: помощник по обнаружению нескольких шаблонов и стратегий». Достижения в области обнаружения знаний и интеллектуального анализа данных . стр. 249–271 . Проверено 14 апреля 2021 г.
- ^ Ацмюллер, Мартин; Пуппе, Фрэнк; Бушер, Ханс-Петер (1 августа 2005 г.). «Использование базовых знаний для открытия наукоемких подгрупп» (PDF) . Материалы 19-й международной совместной конференции по искусственному интеллекту . Издательство Морган Кауфманн. стр. 647–652.
Внешние ссылки
[ редактировать ]- «Представляем вам новейшие достижения в области науки о данных» . Представляем вам новейшие достижения в области науки о данных . 06.05.2017 . Проверено 14 апреля 2021 г.
- Ацмюллер, Мартин (17 мая 2015 г.). «ВИКАМИНЕ: Открытие подгруппы и аналитика» . ВИКАМИНЕ . Проверено 14 апреля 2021 г.