路易吉·特洛伊亚诺;贾科莫·西贝利 一种时间效率高的第一级横向格遍历算法，用于发现罕见项集。 （英语） Zbl 1294.68074号 数据最小知识。发现。 28，第3期，773-807（2014）. 摘要：在本文中，我们面临着搜索稀有项集的问题。一个主要问题是在探索幂集格时所采用的策略。假设幂集格的顶部是全集，底部是空集，大多数算法都采用自下而上的探索，即从较小的集合移动到较大的集合。虽然这种方法在频繁项集的情况下是有利的，但它可能不值得用于稀有项集，因为它们出现在晶格的顶部。我们提出了Rarity，一种自上而下的宽度第一级算法。为了定量描述算法的性能和复杂性，对实验结果和比较进行了说明。提供了在一些UCI基准和实际数据集中的应用。概述了一种算法并行化。实验表明，与其他解决方案相比，该方法可以在更短的时间内找到所有罕见的非零项集，但需要更高的内存需求。 MSC公司： 68第20页 信息存储和数据检索 关键词：数据挖掘方法;数据挖掘算法;稀有项目集 软件：生命周期管理;RP树;UCI-毫升 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{L.Troiano}和\textit{G.Scibelli}，Data Min.Knowl。发现。28，第3号，773--807（2014；Zbl 1294.68074） 全文： 内政部 参考文献： [1] Adda M，Wu L，Feng Y（2007）稀有项集挖掘。摘自：2007年ICMLA第六届机器学习与应用国际会议论文集。IEEE计算机学会，华盛顿特区，第73–80页 [2] Agrawal R、Imieliánski T、Swami A（1993）《数据库挖掘：性能视角》。IEEE传输已知数据工程5（6）：914–925·数字对象标识代码：10.1109/69.250074 [3] Agrawal R，Imieliñski T，Swami A（1993）大型数据库中项目集之间的关联规则挖掘。ACM SIGMOD Int Conf管理数据22:207–216·doi:10.1145/170036.170072 [4] Agrawal R、Mannila H、Srikant R、Toivonen H、Inkeri Verkamo A（1996）关联规则的快速发现。领域：知识发现和数据挖掘的进展。AAAI/MIT出版社，剑桥 [5] Agrawal R，Shafer JC（1996）关联规则的并行挖掘。IEEE Trans Knowl Data Eng 8（6）：962–969·数字对象标识代码：10.1109/69.553164 [6] Agrawal R，Srikant R（1994）挖掘关联规则的快速算法。In:第20届VLDB会议 [7] Bastide Y，Taouil R，Pasquier N，Stumme G，Lakhal L（2000）利用计数推理挖掘频繁模式。SIGKDD探索新闻2（2）：66–75·Zbl 0983.68511号 ·数字对象标识代码：10.1145/380995.381017 [8] Brin S、Motwani R、Ullman JD、Tsur S（1997）《市场篮子数据的动态项目集计数和隐含规则》。摘自：SIGMOD’97：1997年ACM SIGMOD-国际数据管理会议记录。ACM，纽约，第255-264页 [9] Burdick D，Calimlim M，Gehrke J（2001）黑手党：事务数据库的最大频繁项集算法。摘自：《第17届国际数据工程会议记录》，IEEE计算机学会，华盛顿特区，第443-452页 [10] Forina M（1991）《葡萄酒数据集》。http://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/wine . 2012年11月5日访问 [11] Haglin DJ，Manning AM（2007），关于最小不频繁项集挖掘。输入：DMIN。CSREA出版社，拉斯维加斯，第141–147页 [12] Han J，Pei J，Yin Y，Mao R（2004）无候选生成的频繁模式挖掘：一种频繁模式树方法。摘自：Mannila H（ed）数据挖掘和知识发现。纽约克鲁沃，第53–87页 [13] Koh YS，Rountree N（2005）使用先验-逆发现零星规则。包含：PAKDD。纽约州施普林格，第97–106页 [14] Koh YS，Rountree N，O'Keefe RA（2008）挖掘有趣的非完美零星规则。知识信息系统14（2）：179-196·doi:10.1007/s10115-007-0074-6 [15] Liu B，Hsu W，Ma Y（1999）挖掘具有多个最小支持度的关联规则。在：KDD'99：第五届ACM SIGKDD知识发现和数据挖掘国际会议论文集。ACM，纽约，第337-341页 [16] Mannila H，Toivonen H，Verkamo I（1994）发现关联规则的有效算法。收录：KDD'94:AAAI数据库知识发现研讨会论文集。AAAI出版社，西雅图，第181-192页 [17] Nakai K（1996a）Ecoli数据集。http://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/ecoli . 2012年11月5日访问 [18] Nakai K（1996b）《酵母数据集》。http://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/酵母 . 2012年11月5日访问 [19] Park JS，Chen M-S，Yu PS（1995）关联规则的高效并行数据挖掘。摘自：CIKM’95：第四届信息和知识管理国际会议记录。ACM，纽约，第31-36页 [20] Pasquier N，Bastide Y，Taouil R，Lakhal L（1999）基于闭集的关联规则小覆盖发现。收录：Proceedings 15emes Journees Bases de Donnees Avances。BDA，第361–381页 [21] Pei J，Han J，Lu H，Nishio S，Tang S，Yang D（2001）《H-mine:大型数据库中频繁模式的超结构挖掘》。收录于：ICDM'01:2001年IEEE国际数据挖掘会议记录。华盛顿特区，第441-448页 [22] Piatetsky-Shapiro G，Frawley WJ（eds）（1991），数据库中的知识发现。AAAI/MIT出版社，剑桥 [23] Savasere A，Omiecinski E，Navathe SB（1995）大型数据库中挖掘关联规则的有效算法。1995年VLDB：第21届超大数据库国际会议论文集。Morgan Kaufmann，旧金山，第432-444页 [24] Shenoy P、Haritsa JR、Sudarshan S、Bhalotia G、Bawa M、Shah D（2000）大型数据库的涡轮增压垂直挖掘。SIGMOD记录29（2）：22–33·doi:10.1145/335191.335376 [25] Song M，Rajasekaran S（2006）频繁项集挖掘的事务映射算法。IEEE Trans Knowl Data Eng 18（4）：472–481·doi:10.1109/TKDE.2006.1599386 [26] Szathmary L，Napoli A，Kuznetsov SO（2007）ZART：一种多功能项集挖掘算法。收录：第五届概念格及其应用国际会议论文集（CLA'07）。蒙彼利埃，第26-37页 [27] Szathmary L，Napoli A，Valtchev P（2007）《走向稀有项集开采》。收录于：ICTAI’07：第19届IEEE人工智能工具国际会议记录。华盛顿特区，第305-312页 [28] Troiano L，Scibelli G，Birtolo C（2009）挖掘稀有项集的快速算法。在：ISDA'09，第1149-1155页 [29] Tsang S，Koh YS，Dobbie G（2011）Rp-tree：稀有模式树挖掘。摘自：CLA会议记录，第277-288页 [30] Uno T，Asai T，Uchida Y，Arimura H（2003）Lcm：枚举频繁闭项集的有效算法。In:FIMI03：频繁项集挖掘实施研讨会会议记录 [31] Uno T，Kiyomi M，Arimura H（2004）第2版：频繁/闭合/最大项集的高效挖掘算法。收录于：FIMI’04，IEEE ICDM频繁项集挖掘实现研讨会论文集 [32] Uno T，Kiyomi M，Arimura H（2005）Lcm第3版：数组、位图和前缀树的协作，用于频繁项集挖掘。摘自：第一届开源数据挖掘国际研讨会论文集：频繁模式挖掘实现，ACM，纽约，第77–86页 [33] Weiss GM（2004）《稀有采矿：统一框架》，SIGKDD Explore Newsl 6（1）：7–19·数字对象标识代码：10.1145/1007730.1007734 [34] Yang G（2004）挖掘最大频繁项集和最大频繁模式的复杂性。收录于：KDD’04：第十届ACM SIGKDD知识发现和数据挖掘国际会议记录。纽约，第344-353页 [35] Yun H，Ha D，Hwang B，Ryu KH（2003）使用相对支持挖掘重要稀有数据的关联规则。《系统软件杂志》67（3）：181–191·doi:10.1016/S0164-1212（02）00128-0 [36] Zaki MJ，Gouda K（2003）《使用差异集的快速垂直采矿》。收录于：KDD’03：第九届ACM SIGKDD知识发现和数据挖掘国际会议记录。纽约，第326–335页 [37] Zaki MJ，Parthasarathy S，Ogihara M，Li W（1997）关联规则快速发现的新算法。技术报告，罗切斯特 此参考列表基于出版商或数字数学图书馆提供的信息。其项与zbMATH标识符进行启发式匹配，可能包含数据转换错误。在某些情况下，zbMATH Open的数据对这些数据进行了补充/增强。这试图尽可能准确地反映原始论文中列出的参考文献，而不要求完整或完全匹配。