Efficient breadth-first mining of frequent pattern with monotone constraints (Articolo in rivista)

Type

• Prodotto della ricerca (Classe)
• Articolo in rivista (Classe)

Label

• Efficient breadth-first mining of frequent pattern with monotone constraints (Articolo in rivista) (literal)

Anno

• 2005-01-01T00:00:00+01:00 (literal)

Http://www.cnr.it/ontology/cnr/pubblicazioni.owl#doi

• 10.1007/s10115-004-0164-7 (literal)

Alternative label

• Bonchi F., Giannotti F., Mazzanti A., Pedreschi D. (2005)
  Efficient breadth-first mining of frequent pattern with monotone constraints
  in Knowledge and Information Systems; SPRINGER-VERLAG, WIEN (Austria)
  (literal)

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• Bonchi F., Giannotti F., Mazzanti A., Pedreschi D. (literal)

Pagina inizio

• 131 (literal)

Pagina fine

• 153 (literal)

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• http://springerlink3.metapress.com/content/7ucbbdpnqb10c3ap/ (literal)

Http://www.cnr.it/ontology/cnr/pubblicazioni.owl#numeroVolume

• 8 (literal)

Rivista

• Knowledge and Information Systems (Rivista)

Http://www.cnr.it/ontology/cnr/pubblicazioni.owl#note

• In: Knowledge and Information Systems - An International Journal (KAIS), vol. 8 (2) pp. 131 - 153. Springer, 2005. (literal)

Http://www.cnr.it/ontology/cnr/pubblicazioni.owl#pagineTotali

• 23 (literal)

Http://www.cnr.it/ontology/cnr/pubblicazioni.owl#numeroFascicolo

• 2 (literal)

Note

• Scopu (literal)
• ISI Web of Science (WOS) (literal)
• Google Scholar (literal)

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• Consiglio Nazionale delle Ricerche, Università di Pisa (literal)

Titolo

• Efficient breadth-first mining of frequent pattern with monotone constraints (literal)

Abstract

• The key point of this article is that, in frequent pattern mining, the most appropriate way of exploiting monotone constraints in conjunction with frequency is to use them in order to reduce the input data; this reduction in turn induces a stronger pruning of the search space of the problem. Following this intuition, we introduce ExAMiner, a breadth-first algorithm that exploits the real synergy of antimonotone and monotone constraints: the total benefit is greater than the sum of the two individual benefits. ExAMiner generalizes the basic idea of the preprocessing algorithm ExAnte (Bonchi et al. 2003(b)), embedding such ideas at all levels of an Apriori-like computation. The resulting algorithm is the generalization of the Apriori algorithm when a conjunction of monotone constraints is conjoined to the frequency antimonotone constraint. Experimental results confirm that this is, so far, the most efficient way of attacking the computational problem in analysis. (literal)

Editore

• SPRINGER-VERLAG (Editore)

Prodotto di

• Istituto di scienza e tecnologie dell'informazione \"Alessandro Faedo\" (ISTI) (Istituto)
• Knowledge Discovery and Data Mining (ICT.P08.009.003) (Modulo)

Autore CNR

• FRANCESCO BONCHI (Unità di personale interno)
• FOSCA GIANNOTTI (Unità di personale interno)

Insieme di parole chiave

• Parole chiave di "Efficient breadth-first mining of frequent pattern with monotone constraints" (Insieme di parole chiave)

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Autore CNR di

• FRANCESCO BONCHI (Unità di personale interno)
• FOSCA GIANNOTTI (Unità di personale interno)

Prodotto

• Istituto di scienza e tecnologie dell'informazione \"Alessandro Faedo\" (ISTI) (Istituto)
• Knowledge Discovery and Data Mining (ICT.P08.009.003) (Modulo)

Editore di

• SPRINGER-VERLAG (Editore)

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• Knowledge and Information Systems (Rivista)

Insieme di parole chiave di

• Parole chiave di "Efficient breadth-first mining of frequent pattern with monotone constraints" (Insieme di parole chiave)