講演名	2004/7/7 GO Green : Recycle and Reuse Frequent Patterns ,
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抄録(和)
抄録(英)	In constrained data mining, users can specify constraints to prune the search space to avoid mining uninteresting knowledge. This is typically done by specifying some initial values of the constraints that are subsequently refined iteratively until satisfactory results are obtained. Existing mining schemes treat each iteration as a distinct mining process, and fail to exploit the information generated between iterations. In this talk, we will look at how we can salvage knowledge that is discovered from an earlier iteration of mining to enhance subsequent rounds of mining. In particular, we look at how frequent patterns can be recycled. Our proposed strategy operates in two phases. In the first phase, frequent patterns obtained from an early iteration are used to compress a database. In the second phase, subsequent mining processes operate on the compressed database. We propose two compression strategies and adapt three existing frequent pattern mining techniques to exploit the compressed database. Results from our extensive experimental study show that our proposed recycling algorithms outperform their non-recycling counterpart by an order of magnitude.
キーワード(和)
キーワード(英)
資料番号	DE2004-62
発行日

研究会情報
研究会	DE
開催期間	2004/7/7(から1日開催)
開催地（和）
開催地（英）
テーマ（和）
テーマ（英）
委員長氏名（和）
委員長氏名（英）
副委員長氏名（和）
副委員長氏名（英）
幹事氏名（和）
幹事氏名（英）
幹事補佐氏名（和）
幹事補佐氏名（英）

講演論文情報詳細
申込み研究会	Data Engineering (DE)
本文の言語	ENG
タイトル（和）
サブタイトル（和）
タイトル（英）	GO Green : Recycle and Reuse Frequent Patterns
サブタイトル（和）
キーワード(1)（和/英）
第 1 著者 氏名（和/英）	/ Tung Kum Hoe
第 1 著者 所属（和/英）	Department of Computer Science, School of Computing, National University of Singapore
発表年月日	2004/7/7
資料番号	DE2004-62
巻番号（vol）	vol.104
号番号（no）	177
ページ範囲	pp.-
ページ数	78
発行日