Efficiently mining frequent itemsets from very large databases
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Efficient algorithms for mining frequent itemsets are crucial for mining association rules and for other data mining tasks. Methods for mining frequent itemsets and for iceberg data cube computation have been implemented using a prefix-tree structure, known as a FP-tree, for storing compressed frequency information. Numerous experimental results have demonstrated that these algorithms perform extremely well. In this thesis we present a novel FP-array technique that greatly reduces the need to traverse FP-trees, thus obtaining significantly improved performance for FP-tree based algorithms. The technique works especially well for sparse datasets. We then present new algorithms for mining all frequent itemsets, maximal frequent itemsets, and closed frequent item-sets. The algorithms use the FP-tree data structure in combination with the FP-array technique efficiently, and incorporate various optimization techniques. In the algorithm for mining maximal frequent itemsets, a variant FP-tree data structure, called a MFI-tree, and an efficient maximality-checking approach are used. Another variant FP-tree data structure, called a CFI-tree, and an efficient closedness-testing approach are also given in the algorithm for mining closed frequent itemsets. Experimental results show that our methods outperform the existing methods in not only the speed of the algorithms, but also their memory consumption and their scalability. We also notice that most algorithms for mining frequent itemsets assume that the main memory is large enough for the data structures used in the mining, and very few efficient algorithms deal with the cases when the database is very large or the minimum support is very low. We thus investigate approaches to mining frequent itemsets when data structures are too large to fit in main memory. Several divide-and-conquer algorithms are presented for mining from disks. Many novel techniques are introduced. Experimental results show that the techniques reduce the required disk accesses by orders of magnitude, and enable truly scalable data mining.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle