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首页> 外文会议>International Workshop on Knowledge Discovery in Inductive Databases(KDID 2004); 20040920; Pisa(IT) >Database Transposition for Constrained (Closed) Pattern Mining
【24h】

Database Transposition for Constrained (Closed) Pattern Mining

机译：约束（封闭）模式挖掘的数据库转置

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Recently, different works proposed a new way to mine patterns in databases with pathological size. For example, experiments in genome biology usually provide databases with thousands of attributes (genes) but only tens of objects (experiments). In this case, mining the "transposed" database runs through a smaller search space, and the Galois connection allows to infer the closed patterns of the original database. We focus here on constrained pattern mining for those unusual databases and give a theoretical framework for database and constraint transposition. We discuss the properties of constraint transposition and look into classical constraints. We then address the problem of generating the closed patterns of the original database satisfying the constraint, starting from those mined in the "transposed" database. Finally, we show how to generate all the patterns satisfying the constraint from the closed ones.
机译：最近，不同的工作提出了一种新方法来挖掘具有病理大小的数据库中的模式。例如，基因组生物学实验通常提供具有数千个属性（基因）但只有数十个对象（实验）的数据库。在这种情况下，对“转置”数据库的挖掘将在较小的搜索空间中进行，并且Galois连接允许推断原始数据库的封闭模式。我们在这里集中讨论那些异常数据库的约束模式挖掘，并给出数据库和约束转置的理论框架。我们讨论约束换位的性质，并研究经典约束。然后，我们从生成在“转置”数据库中的模式开始，解决生成满足约束条件的原始数据库的封闭模式的问题。最后，我们展示了如何从封闭的模式中生成所有满足约束条件的模式。

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