枪，蒂亚斯；齐格弗里德·尼杰森；吕克·德·雷德 项集挖掘：约束编程视角。 （英语） Zbl 1353.68233号 Artif公司。智力。 175，编号12-13，1951-1983（2011）. 摘要：数据挖掘领域已经习惯于指定感兴趣模式的约束。为了解决这种基于约束的挖掘问题，特别是挖掘项目集，已经开发了大量的系统和技术。数据挖掘领域所采用的方法与人工智能界开发的约束编程原则形成了对比。虽然大多数数据挖掘研究侧重于算法问题，旨在开发针对特定任务定制的高度优化和可伸缩的实现，但约束编程采用了更具声明性的方法。重点在于开发高级建模语言和通用求解器，以指定问题是什么，而不是概述应如何计算解决方案，并且其功能强大，足以在各种应用程序和应用程序域中使用。本文提出了一种用于数据挖掘的声明性约束编程方法。更具体地说，我们表明可以使用离线约束编程技术来建模和解决各种基于约束的项集挖掘任务，例如频繁、封闭、区分和基于成本的项集开采。特别地，我们开发了一个用于指定频繁项集的基本约束编程模型，并表明该模型可以很容易地扩展以实现其他设置。这与典型的过程数据挖掘系统形成了对比，在该系统中，需要修改底层过程以适应新类型的约束或其新组合。即使最先进的数据挖掘系统在某些标准任务上的性能优于约束编程方法，我们还表明，与最先进的数据挖掘方法相比，约束编程方法在性能上有了显著的改进，并且对潜在的数据挖掘问题有了新的见解。通过将数据挖掘和约束编程系统的底层搜索算法相互关联，可以获得许多这样的见解。我们讨论了数据挖掘的声明性约束编程方法提出的一些有趣的新研究问题和挑战。 引用于21文件 MSC公司： 68T05型 人工智能中的学习和自适应系统 68T20型 人工智能背景下的问题解决（启发式、搜索策略等） 关键词：数据挖掘；项集挖掘；约束编程 软件：立方厘米（FD）；口服避孕药；生命周期管理；爪牙；衣柜 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{T.Guns}等人，Artif。智力。175，编号12--131951-1983（2011；Zbl 1353.68233） 全文： 内政部 链接 参考文献： [1] 拉凯什·阿格拉瓦尔；托马斯·伊米林斯基（Tomasz Imielinski）；Swami，Arun N.，大型数据库中项目集之间的关联规则挖掘，（ACM 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