Due to a growing demand for efficie

Due to a growing demand for efficient algorithms for mining frequent itemsets from uncertain databases, several approaches have been proposed in recent years, but all of them use support-based constraints to prune the combinatorial search space. Most real life databases contain data whose correctness is uncertain. The support-based constraint alone is not enough, because the frequent itemsets may have weak affinity. Even a very high minimum support is not effective for finding correlated patterns with increased weight or support affinity. There are a few approaches in precise databases that propose new measures to mine correlated patterns, but they are not applicable in uncertain databases because certain and uncertain databases differ both semantically and computationally. In this paper, we propose a new strategy: Weighted Uncertain Interesting Pattern Mining (WUIPM), in which a tree structure (WUIP-tree) and several new measures (e.g., uConf, wUConf) are suggested to mine correlated patterns from uncertain databases. To our knowledge, ours is the first work specifically to consider weight or importance of an individual item alongside correlation between items of patterns in uncertain databases. Additionally, we propose a new metric, prefix proxy value, pProxy for our WUIP-tree that helps improve the mining performance. A comprehensive performance study shows that our strategy (a) generates fewer but valuable patterns and (b) is faster than existing approaches even when affinity measures are not applied.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

เนื่องจากความต้องการเติบโตสำหรับอัลกอริทึมที่มีประสิทธิภาพสำหรับเหมืองแร่ itemsets บ่อยจากฐานข้อมูลที่ไม่แน่นอน ได้รับการเสนอวิธีการต่าง ๆ ในปี แต่พวกเขาทั้งหมดใช้การสนับสนุนตามข้อจำกัดที่พื้นที่การค้นหา combinatorial ฐานข้อมูลชีวิตจริงมากที่สุดประกอบด้วยข้อมูลที่ถูกต้องคือไม่แน่นอน ข้อจำกัดการสนับสนุนเพียงอย่างเดียวไม่เพียงพอ เนื่องจาก itemsets บ่อยอาจมีความสัมพันธ์ที่อ่อนแอ แม้กระทั่งการสนับสนุนขั้นต่ำสูงมากไม่ได้มีประสิทธิภาพสำหรับการค้นหารูปแบบที่มีความสัมพันธ์กับความสัมพันธ์ของน้ำหนักหรือสนับสนุนเพิ่มขึ้น มีกี่วิธีในฐานข้อมูลที่แม่นยำที่เสนอมาตรการเหมืองมีความสัมพันธ์รูปแบบใหม่ แต่ไม่ได้เกี่ยวข้องในฐานข้อมูลที่ไม่แน่นอนเนื่องจากบาง และฐานข้อมูลที่ไม่แน่นอนแตกต่างกันทั้งสองประโยค และ computationally ในกระดาษนี้ เราได้เสนอกลยุทธ์ใหม่: ถ่วงน้ำหนักไม่แน่ใจสนใจรูปเหมืองแร่ (WUIPM), ซึ่งโครงสร้างต้นไม้ (WUIP tree) และหลายมาตรการใหม่ (เช่น uConf, wUConf) จะแนะนำเหมืองมีความสัมพันธ์รูปแบบจากฐานข้อมูลที่ไม่แน่นอน ความรู้ของเรา ของเราเป็นงานแรกโดยเฉพาะการพิจารณาน้ำหนักหรือความสำคัญของแต่ละสินค้าควบคู่ไปกับความสัมพันธ์ระหว่างรายการของรูปแบบในฐานข้อมูลที่ไม่แน่นอน นอกจากนี้ เรานำเสนอใหม่เมตริก นำหน้าค่าพร็อกซี่ pProxy เรา WUIP ต้นไม้ที่ช่วยปรับปรุงประสิทธิภาพการทำงานเหมืองแร่ การศึกษาประสิทธิภาพครอบคลุมแสดงว่า กลยุทธ์ของเรา (a) สร้างลวดลายน้อยกว่า แต่มีคุณค่า และ (ข) จะเร็วกว่าวิธีที่มีอยู่แม้ว่าจะไม่มีใช้มาตรการของความสัมพันธ์

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

เนื่องจากความต้องการที่เพิ่มขึ้นสำหรับกลไกที่มีประสิทธิภาพสำหรับการทำเหมือง itemsets บ่อยจากฐานข้อมูลที่มีความไม่แน่นอนหลายวิธีที่ได้รับการเสนอในปีที่ผ่านมา แต่ทั้งหมดของพวกเขาใช้ข้อ จำกัด ของการสนับสนุนที่ใช้ในการตัดพื้นที่ค้นหา combinatorial ฐานข้อมูลส่วนใหญ่ในชีวิตจริงมีข้อมูลถูกต้องมีคือความไม่แน่นอน ข้อ จำกัด การสนับสนุนตามอย่างเดียวไม่พอเพราะ itemsets บ่อยอาจจะมีความสัมพันธ์ที่อ่อนแอ แม้กระทั่งการสนับสนุนขั้นต่ำที่สูงมากไม่ได้มีประสิทธิภาพสำหรับการค้นหารูปแบบความสัมพันธ์กับน้ำหนักที่เพิ่มขึ้นหรือการสนับสนุนความสัมพันธ์ มีไม่กี่วิธีที่แม่นยำในฐานข้อมูลที่นำเสนอมาตรการใหม่เพื่อเหมืองรูปแบบมีลักษณะร่วมกันมี แต่พวกเขาไม่ได้บังคับในฐานข้อมูลมีความไม่แน่นอนเนื่องจากฐานข้อมูลบางอย่างและความไม่แน่นอนที่แตกต่างกันทั้งความหมายและคอมพิวเตอร์ ในบทความนี้เรานำเสนอกลยุทธ์ใหม่ถ่วงน้ำหนักที่ไม่แน่นอนรูปแบบที่น่าสนใจงานก่อสร้าง (WUIPM) ซึ่งในโครงสร้าง (WUIP ต้นไม้) และมาตรการใหม่ ๆ (เช่น uConf, wUConf) มีข้อเสนอแนะไปยังเหมืองรูปแบบความสัมพันธ์จากฐานข้อมูลที่มีความไม่แน่นอน ความรู้ของเราเราเป็นงานแรกที่จะต้องพิจารณาโดยเฉพาะน้ำหนักหรือความสำคัญของแต่ละรายการข้างความสัมพันธ์ระหว่างรูปแบบรายการในฐานข้อมูลมีความไม่แน่นอน นอกจากนี้เรายังนำเสนอค่าพร็อกซีเมตริกคำนำหน้าใหม่ pProxy สำหรับเรา WUIP ต้นไม้ที่ช่วยปรับปรุงประสิทธิภาพการทำเหมืองแร่ การศึกษาประสิทธิภาพการทำงานที่ครอบคลุมแสดงให้เห็นว่ากลยุทธ์ของเรา (ก) การสร้างรูปแบบน้อย แต่มีคุณค่าและ (ข) จะเร็วกว่าวิธีการที่มีอยู่แม้ในขณะที่มาตรการความสัมพันธ์ยังไม่ได้นำมาใช้

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

เนื่องจากความต้องการเพิ่มขึ้นสำหรับขั้นตอนวิธีที่มีประสิทธิภาพสำหรับเหมืองแร่บ่อย itemsets จากฐานข้อมูลที่ไม่แน่นอน , หลายวิธีที่ได้เสนอในปีที่ผ่านมา แต่ทั้งหมดของพวกเขาใช้สนับสนุนตามข้อจำกัดในพื้นที่การค้นหาพรุน ฐานข้อมูลชีวิตจริงมากที่สุดมีข้อมูลที่มีความถูกต้อง ไม่แน่นอน สนับสนุนตามข้อจำกัดเพียงอย่างเดียวยังไม่เพียงพอ เพราะเซตรายการความถี่อาจจะมีความสัมพันธ์ที่อ่อนแอ แม้สูงขั้นต่ำสนับสนุนไม่ได้มีประสิทธิภาพสำหรับการค้นหาความสัมพันธ์รูปแบบกับเพิ่มน้ำหนักหรือกลุ่มสนับสนุน มีไม่กี่วิธีที่แม่นยำในฐานข้อมูลที่เสนอมาตรการใหม่ของความสัมพันธ์รูปแบบ แต่พวกเขาไม่สามารถใช้ได้ในฐานข้อมูลและฐานข้อมูลที่ไม่แน่นอนไม่แน่นอนเพราะบางอย่างแตกต่างทั้งความหมายและ computationally . ในบทความนี้เรานำเสนอกลยุทธ์ใหม่ : รูปแบบเหมืองแร่หนักไม่น่าสนใจ ( wuipm ) ซึ่งในโครงสร้างต้นไม้ ( wuip ต้นไม้ ) และมาตรการใหม่ ๆ ( เช่น uconf wuconf , ) แนะนำของความสัมพันธ์รูปแบบจากฐานข้อมูลที่ไม่แน่นอน ความรู้ของเราคือผลงานชิ้นแรกโดยเฉพาะการพิจารณาน้ำหนักหรือความสำคัญของรายการแต่ละรายการของรูปแบบควบคู่ไปกับความสัมพันธ์ในฐานข้อมูลที่ไม่แน่นอน นอกจากนี้ เราขอเสนอเมตริกใหม่ค่าพร็อกซี่ , คำนำหน้า , pproxy สำหรับต้นไม้ wuip ของเราที่ช่วยปรับปรุงประสิทธิภาพการทำเหมือง การศึกษาประสิทธิภาพครอบคลุมแสดงให้เห็นว่ากลยุทธ์ของเรา ( ) สร้างคุณค่าน้อยลง แต่รูปแบบและ ( B ) ได้เร็วกว่าวิธีเดิม แม้ว่ามาตรการทาง ไม่ใช้