Mining Frequent 6Patterns,Associati

Mining Frequent 6Patterns,
Associations, and Correlations:
Basic Concepts and Methods

Imagine that you are a sales manager at AllElectronics, and you are talking to a customer who recently bought a PC and a digital camera from the store. What should you recommend to her next? Information about which products are frequently purchased by your cus- tomers following their purchases of a PC and a digital camera in sequence would be very helpful in making your recommendation. Frequent patterns and association rules are the knowledge that you want to mine in such a scenario.
Frequent patterns are patterns (e.g., itemsets, subsequences, or substructures) that appear frequently in a data set. For example, a set of items, such as milk and bread, that appear frequently together in a transaction data set is a frequent itemset. A subsequence, such as buying first a PC, then a digital camera, and then a memory card, if it occurs fre- quently in a shopping history database, is a (frequent ) sequential pattern. A substructure can refer to different structural forms, such as subgraphs, subtrees, or sublattices, which may be combined with itemsets or subsequences. If a substructure occurs frequently, it is called a (frequent ) structured pattern. Finding frequent patterns plays an essential role in mining associations, correlations, and many other interesting relationships among data. Moreover, it helps in data classification, clustering, and other data mining tasks. Thus, frequent pattern mining has become an important data mining task and a focused theme in data mining research.
In this chapter, we introduce the basic concepts of frequent patterns, associations, and correlations (Section 6.1) and study how they can be mined efficiently (Section 6.2). We also discuss how to judge whether the patterns found are interesting (Section 6.3). In Chapter 7, we extend our discussion to advanced methods of frequent pattern mining, which mine more complex forms of frequent patterns and consider user preferences or constraints to speed up the mining process.

6.1 Basic Concepts
Frequent pattern mining searches for recurring relationships in a given data set. This section introduces the basic concepts of frequent pattern mining for the discovery of

Kết quả (Việt) 1:

6Patterns thường xuyên, và khai thác mỏHiệp hội, và tương quan:Khái niệm cơ bản và các phương phápHãy tưởng tượng rằng bạn là một người quản lý bán hàng tại AllElectronics, và bạn đang nói chuyện với một khách hàng người gần đây đã mua một máy tính và một máy ảnh kỹ thuật số từ các cửa hàng. Bạn nên giới thiệu những gì đến tiếp theo của cô? Thông tin về những sản phẩm được thường xuyên được mua của bạn cus tomers sau họ mua một máy tính và một máy ảnh kỹ thuật số trong chuỗi sẽ rất hữu ích trong việc đưa ra đề nghị của bạn. Mô hình thường xuyên và các quy tắc của Hiệp hội là những kiến thức mà bạn muốn để khai thác trong kịch bản như vậy.Mô hình thường xuyên là mô hình (ví dụ như, itemsets, subsequences, hoặc bờ) xuất hiện thường xuyên trong một tập hợp dữ liệu. Ví dụ, một tập hợp các mục, chẳng hạn như sữa và bánh mì, xuất hiện thường xuyên cùng nhau trong một tập hợp dữ liệu giao dịch là một itemset thường xuyên. Một subsequence, chẳng hạn như mua lần đầu tiên một máy tính, sau đó là một máy ảnh kỹ thuật số, và sau đó là thẻ nhớ, nếu nó xảy ra fre-quently trong cơ sở dữ liệu lịch sử mua sắm, là một mô hình tuần tự (thường xuyên). Một hàng có thể tham khảo hình thức cấu trúc khác nhau, chẳng hạn như subgraphs, subtrees, hoặc sublattices, có thể kết hợp với itemsets hoặc subsequences. Nếu một hàng xảy ra thường xuyên, nó được gọi là một mô hình cấu trúc (thường xuyên). Việc tìm kiếm các mô hình thường xuyên đóng một vai trò quan trọng trong khai thác mỏ Hiệp hội, mối tương quan và nhiều các mối quan hệ thú vị khác trong số các dữ liệu. Hơn nữa, nó giúp phân loại dữ liệu, clustering và nhiệm vụ khai thác dữ liệu khác. Vì vậy, mô hình thường xuyên khai thác đã trở thành một nhiệm vụ khai thác dữ liệu quan trọng và một chủ đề tập trung vào nghiên cứu khai thác dữ liệu.Trong chương này, chúng tôi giới thiệu các khái niệm cơ bản của mô hình thường xuyên, các Hiệp hội và các mối tương quan (phần 6.1) và nghiên cứu làm thế nào họ có thể được khai thác hiệu quả (phần 6.2). Chúng tôi cũng thảo luận làm thế nào để thẩm phán cho dù các mô hình được tìm thấy là thú vị (phần 6.3). Ở chương 7, chúng tôi mở rộng các cuộc thảo luận của chúng tôi để nâng cao các phương pháp khai thác mô hình thường xuyên, mà các hình thức phức tạp hơn các mô hình thường xuyên của tôi và xem xét tùy chọn người dùng hoặc hạn chế để tăng tốc độ quá trình khai thác mỏ.6.1 khái niệm cơ bảnMô hình thường xuyên tìm kiếm mối quan hệ định kỳ trong một tập hợp dữ liệu và khai thác mỏ. Phần này giới thiệu các khái niệm cơ bản của mô hình thường xuyên khai thác cho việc phát hiện

Kết quả (Việt) 2:

Khai thác thường xuyên 6Patterns,
hiệp hội, và mối tương quan:
Các khái niệm cơ bản và phương pháp

Hãy tưởng tượng rằng bạn là một quản lý bán hàng tại AllElectronics, và bạn đang nói chuyện với một khách hàng vừa mua một máy tính và một máy ảnh kỹ thuật số từ các cửa hàng. Bạn nên khuyên gì với cô ấy tới? Thông tin về những sản phẩm thường xuyên được mua bởi các khách cus- của bạn sau mua hàng của một máy tính và một máy ảnh kỹ thuật số trong chuỗi sẽ rất hữu ích trong việc đưa ra đề nghị của bạn. Mô hình thường xuyên và luật kết hợp là những kiến thức mà bạn muốn khai thác trong một kịch bản như vậy.
Mô hình thường xuyên là hình mẫu (ví dụ, tập phổ biến, subsequences, hoặc hạ tầng) xuất hiện thường xuyên trong một tập dữ liệu. Ví dụ, một số mặt hàng, chẳng hạn như sữa và bánh mì, mà thường xuyên xuất hiện cùng nhau trong một bộ dữ liệu giao dịch là một tập phổ biến. Một dãy, chẳng hạn như mua đầu tiên một máy tính, sau đó một máy ảnh kỹ thuật số, và sau đó là một thẻ nhớ, nếu nó xảy ra fre- xuyên trong một cơ sở dữ liệu lịch sử mua sắm, là một (thường xuyên) mô hình tuần tự. Một cấu trúc con có thể tham khảo các hình thức cấu trúc khác nhau, chẳng hạn như đồ thị con, subtrees, hoặc sublattices, có thể được kết hợp với tập phổ biến hoặc subsequences. Nếu một Hạ tầng cơ xảy ra thường xuyên, nó được gọi là (thường xuyên) có cấu trúc mô hình. Tìm kiếm các mẫu thường xuyên đóng một vai trò thiết yếu trong các hiệp hội khai thác, liên hệ, và nhiều mối quan hệ thú vị khác trong dữ liệu. Hơn nữa, nó giúp trong việc phân loại dữ liệu, phân nhóm, và nhiệm vụ khai thác dữ liệu khác. Vì vậy, thường xuyên khai thác mô hình đã trở thành một nhiệm vụ khai thác dữ liệu quan trọng và một chủ đề tập trung vào nghiên cứu khai thác dữ liệu.
Trong chương này, chúng tôi giới thiệu các khái niệm cơ bản của mô hình thường xuyên, các hiệp hội, và mối tương quan (mục 6.1) và nghiên cứu làm thế nào họ có thể khai thác một cách hiệu quả (mục 6.2). Chúng tôi cũng thảo luận làm thế nào để đánh giá liệu các mẫu được tìm thấy là thú vị (Phần 6.3). Trong Chương 7, chúng tôi mở rộng cuộc thảo luận của chúng tôi với các phương pháp tiên tiến của khai thác mô hình thường xuyên, trong đó khai thác các hình thức phức tạp hơn của mô hình thường xuyên và xem xét sở thích người dùng hoặc hạn chế để tăng tốc độ quá trình khai thác.

6.1 Các khái niệm cơ bản
thường xuyên tìm kiếm khai thác mô hình cho kỳ mối quan hệ trong một định tập dữ liệu. Phần này giới thiệu các khái niệm cơ bản về khai thác mô hình thường xuyên cho việc khám phá