K-optimal kalıp keşfi - K-optimal pattern discovery

K-optimal kalıp keşfi bir veri madenciliği bir alternatif sağlayan teknik sık desen keşfi en temelini oluşturan yaklaşım ilişki kuralı öğrenimi teknikleri.

Sık model keşif teknikleri, örneklemde yeterince sık örneklerin bulunduğu tüm kalıpları bulur. veri. Buna karşılık, k-optimal model keşif teknikleri, k kullanıcı tanımlı bir ilgi ölçüsünü optimize eden modeller. Parametre k ayrıca kullanıcı tarafından belirtilir.

K-optimal model keşif tekniklerinin örnekleri şunları içerir:

  • k-optimal sınıflandırma kuralı keşfi.[1]
  • k-optimal alt grup keşfi.[2]
  • sıralı örnekleme kullanarak en ilginç kalıpları bulmak.[3]
  • madencilik top.k minimum destek olmadan sık sık kapalı kalıplar.[4]
  • k-optimal kural keşfi.[5]

K-optimal kural keşfi ve sık model madenciliği tekniklerinin aksine, alt grup keşfi, belirli bir ilgi konusu özelliğe göre ilginç örüntüleri madenciliğe odaklanır. Bu, örneğin ikili, nominal veya sayısal öznitelikleri içerir,[6] aynı zamanda birkaç değişken arasındaki korelasyonlar gibi daha karmaşık hedef kavramlar Arkaplan bilgisi[7] benzer kısıtlamalar ve ontolojik ilişkiler, keşif sonuçlarına odaklanmak ve iyileştirmek için sıklıkla başarılı bir şekilde uygulanabilir.

Referanslar

  1. ^ Webb, G.I. (1995). OPUS: Sırasız arama için etkili bir kabul edilebilir algoritma. Yapay Zeka Araştırmaları Dergisi, 3, 431-465.
  2. ^ Wrobel, Stefan (1997) Alt grupların çok ilişkisel keşfi için bir algoritma. İçinde Bildiriler Birinci Avrupa Veri Madenciliği ve Bilgi Keşfi İlkeleri Sempozyumu. Springer.
  3. ^ Scheffer, T. ve Wrobel, S. (2002). Sıralı örnekleme kullanarak bir veritabanındaki en ilginç kalıpları hızlı bir şekilde bulmak.Makine Öğrenimi Araştırmaları Dergisi, 3, 833-862.
  4. ^ Han, J., Wang, J., Lu, Y., & Tzvetkov, P. (2002) Mining top-k sık kapalı desenler minimum destek olmadan. İçinde Uluslararası Veri Madenciliği Konferansı Bildirileri, sayfa 211-218.
  5. ^ Webb, G. I. ve Zhang, S. (2005). K-optimal kural keşfi. Veri Madenciliği ve Bilgi Keşfi, 10(1), 39-79.
  6. ^ Kloesgen, W. (1996). Explora: Çok yönlü ve çok stratejili bir keşif asistanı. Bilgi Keşfi ve Veri Madenciliğindeki Gelişmeler, sayfa 249-271.
  7. ^ Atzmueller, M., Puppe, F., Buscher HP. (2005). Bilgi yoğun alt grup keşfi için arka plan bilgisinden yararlanma. Proc. IJCAI'05: 19. Uluslararası Yapay Zeka Ortak Konferansı. Morgan Kaufmann

Dış bağlantılar