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Learning Using a Self-building Associative Frequent Network

机译:使用自建立的关联频繁网络进行学习

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摘要

In this paper, we propose a novel framework, called a frequent network, to discover frequent itemsets and potentially frequent patterns by logical inference. We also introduce some new terms and concepts to define the frequent network, and we show the procedure of constructing the frequent network. We then describe a new method LAFN (Learning based on Associative Frequent Network) for mining frequent itemsets and potentially patterns, which are considered as a useful pattern logically over the frequent network. Finally, we present a useful application, classification with these discovered patterns from the proposed framework, and report the results of the experiment to evaluate our classifier on some data sets.
机译:在本文中,我们提出了一种称为频繁网络的新颖框架,以通过逻辑推理发现频繁项集和潜在的频繁模式。我们还介绍了一些用于定义频繁网络的新术语和概念,并说明了构建频繁网络的过程。然后,我们描述一种用于挖掘频繁项目集和潜在模式的新方法LAFN(基于关联频繁网络的学习),在逻辑上将其视为频繁网络上的有用模式。最后,我们提出了一个有用的应用程序,使用提出的框架中的这些发现的模式进行分类,并报告实验结果以评估我们在某些数据集上的分类器。

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