Beschreibung
Frequent Pattern (FP) Mining ist eine bedeutende und gut erforschte Technik des Data Mining. Es wird verwendet, um interessante Muster aus großen Datenbanken zu extrahieren, indem Assoziationsregeln, Klassifizierungsregeln, Korrelationsregeln, Clustering-Regeln und sequentielle Regeln angewendet werden. Viele Forscher haben sich in den letzten Jahren stark auf FP-Mining konzentriert. Dieses Buch berichtet über neuartige Algorithmen zur Lösung von FP-Mining-Problemen. Es wird auch ein Vergleich bestehender Algorithmen und ihrer hybriden Version für sich ständig ändernde Datenbanken vorgestellt. Darüber hinaus werden in dieser Arbeit verschiedene bestehende Techniken zum Mining von häufigen Item-Sets analysiert und untersucht. Diese Arbeit bewertet auch die Leistung der neuen Algorithmen und vergleicht sie mit klassischen Techniken wie vertikalem Layout, horizontalem Layout und projizierten Datenbankalgorithmen.
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