PHÁT HIỆN TẬP PHỔ BIẾN GÂY NHẦM LẪN
Frequent itemset mining is one of the most important research areas in the field of association rule mining. Exploiting frequent itemsets at different abstraction levels of data will yield valuable knowledge. However, some Confusing Frequent Itemsets (CFIs) could be included in the mined set. These...
Đã lưu trong:
| Tác giả chính: | |
|---|---|
| Định dạng: | Bài viết |
| Ngôn ngữ: | Vietnamese |
| Được phát hành: |
Trường Đại học Đà Lạt
2023
|
| Truy cập trực tuyến: | https://tckh.dlu.edu.vn/index.php/tckhdhdl/article/view/440 https://scholar.dlu.edu.vn/thuvienso/handle/DLU123456789/114293 |
| Các nhãn: |
Thêm thẻ
Không có thẻ, Là người đầu tiên thẻ bản ghi này!
|
| Thư viện lưu trữ: | Thư viện Trường Đại học Đà Lạt |
|---|
| Tóm tắt: | Frequent itemset mining is one of the most important research areas in the field of association rule mining. Exploiting frequent itemsets at different abstraction levels of data will yield valuable knowledge. However, some Confusing Frequent Itemsets (CFIs) could be included in the mined set. These CFIs represent contrasting knowledge with their low-level descendants. Experts need to analyze CFIs from traditional frequent itemsets to make more accurate recommendations. In this paper, we presented a definition of a CFI, CFI’s interestingness measure and how to apply existing frequent itemset mining techniques to discover CFIs from data by exploiting a taxonomy. |
|---|