Mining dynamic databases by weighting

Zhang Shichao; Liu Li: Mining dynamic databases by weighting. In: Acta cybernetica, (16) 1. pp. 179-205. (2003)

Előnézet

Cikk, tanulmány, mű cybernetica_016_numb_001_179-205.pdf Letöltés (1MB) | Előnézet

Absztrakt (kivonat)

A dynamic database is a set of transactions, in which the content and the size can change over time. There is an essential difference between dynamic database mining and traditional database mining. This is because recently added transactions can be more 'interesting' than those inserted long ago in a dynamic database. This paper presents a method for mining dynamic databases. This approach uses weighting techniques to increase efficiency, enabling us to reuse frequent itemsets mined previously. This model also considers the novelty of itemsets when assigning weights. In particular, this method can find a kind of new patterns from dynamic databases, referred to trend patterns. To evaluate the effectiveness and efficiency of the proposed method, we implemented our approach and compare it with existing methods.

Mű típusa:	Cikk, tanulmány, mű
Befoglaló folyóirat/kiadvány címe:	Acta cybernetica
Dátum:	2003
Kötet:	16
Szám:	1
ISSN:	0324-721X
Oldalak:	pp. 179-205
Nyelv:	angol
Kiadás helye:	Szeged
Konferencia neve:	Conference for PhD Students in Computer Science (3.) (2002) (Szeged)
Befoglaló mű URL:	http://acta.bibl.u-szeged.hu/38515/
Kulcsszavak:	Számítástechnika, Kibernetika
Megjegyzések:	Bibliogr.: p. 204-205. ; összefoglalás angol nyelven
Szakterület:	01. Természettudományok 01. Természettudományok > 01.02. Számítás- és információtudomány
Feltöltés dátuma:	2016. okt. 15. 12:25
Utolsó módosítás:	2022. jún. 15. 08:47
URI:	http://acta.bibl.u-szeged.hu/id/eprint/12716

Bővebben:

Tétel nézet