Skip to content

Monotone constraint pushing in frequent pattern mining

L’estrazione di patterns frequenti da databases di grandi dimensioni gioca un ruolo essenziale in molti compiti di data mining e risulta utile per una vasta gamma di applicazioni.
Molti degli algoritmi sviluppati nella direzione del frequent pattern mining hanno dimostrato grande efficacia nel far fronte alla soluzione di questa categoria di problemi. Tuttavia, a seconda dei dati in input, molte applicazioni pratiche possono risultare intrattabili, a fronte della intrinseca complessità del problema.
Grazie al recente sviluppo di alcune tecniche di constraint pushing, è possibile spingere nel profondo del calcolo alcune categorie di vincoli, catturando così la semantica di una specifica applicazione. L’ausilio di queste tecniche consente di ridurre sensibilmente l’esplorazione dello spazio di ricerca e dunque il costo computazionale della maggior parte degli algoritmi per frequent pattern mining.
I vincoli incorporabili nella estrazione di patterns frequenti possono essere suddivisi in categorie differenti a seconda delle proprietà che essi rispettano.
Ad ogni specifica categoria, risulta naturalmente associata una strategia di pushing, sfruttabile con ogni vincolo o congiunzione di vincoli appartenenti a tale categoria.
La possibilità di sfruttare valide tecniche di pushing rivolte a vincoli appartenenti ad una specifica classe non estingue tuttavia la possibilità di fallire, nel tentativo di focalizzare l’estrazione di patterns frequenti in porzioni interessanti dello spazio di ricerca. Il predicato complessivo che detiene la semantica di un’applicazione è infatti il risultato della congiunzione di vincoli che in generale appartengono a classi differenti. Il tentativo spontaneo di applicare contemporaneamente, su uno stesso dominio, tutte le tecniche di pushing del caso, può condurre addirittura ad esplorare una porzione di spazio di ricerca superiore a quella che normalmente verrebbe esplorata da un usuale algoritmo per frequent pattern mining. Questo ragionamento è in particolare rivolto a compiti di mining che risultano semanticamente associati a congiunzioni di vincoli antimonotoni (come il tipico vincolo di frequenza) e vincoli monotoni.
L’obiettivo di questa tesi è affrontare il problema appena delineato, introducendo un nuovo algoritmo di pre-processing e due nuovi algoritmi level-wise. I procedimenti di calcolo che vengono presentati affrontano il problema dello sfruttamento contemporaneo di antimonotonia e monotonia per diverse condizioni dei parametri in input e basando l’approccio sullo sfruttamento di euristiche nuove e diverse da algoritmo ad algoritmo.
Risultati sperimentali mostrano che le nuove metodologie adottate consentono di superare su tutti i fronti le performance degli algoritmi preesistenti.

CONSULTA INTEGRALMENTE QUESTA TESI

La consultazione è esclusivamente in formato digitale .PDF

Acquista
Mostra/Nascondi contenuto.
1Overview The problem studied is how to push monotone constraints in frequent pattern mining task. The results are three different algorithms that altogether attack effectively the problem for every kind of the input data : - ExAnte (accepted for publication at PKDD’03 and SEBD’03) - ExAMiner (submitted for publication at ICDM’03) - ACP (accepted for publication at PKDD’03)

CONSULTA INTEGRALMENTE QUESTA TESI

La consultazione è esclusivamente in formato digitale .PDF

Acquista
Il miglior software antiplagio

L'unico servizio antiplagio competitivo nel prezzo che garantisce l'aiuto della nostra redazione nel controllo dei risultati.
Analisi sicura e anonima al 100%!
Ottieni un Certificato Antiplagio dopo la valutazione.

Informazioni tesi

  Autore: Alessio Mazzanti
  Tipo: Tesi di Laurea
  Anno: 2002-03
  Università: Università degli Studi di Pisa
  Facoltà: Scienze Matematiche, Fisiche e Naturali
  Corso: Informatica
  Relatore: Dino Pedreschi
  Lingua: Italiano
  Num. pagine: 198

FAQ

Per consultare la tesi è necessario essere registrati e acquistare la consultazione integrale del file, al costo di 29,89€.
Il pagamento può essere effettuato tramite carta di credito/carta prepagata, PayPal, bonifico bancario.
Confermato il pagamento si potrà consultare i file esclusivamente in formato .PDF accedendo alla propria Home Personale. Si potrà quindi procedere a salvare o stampare il file.
Maggiori informazioni
Ingiustamente snobbata durante le ricerche bibliografiche, una tesi di laurea si rivela decisamente utile:
  • perché affronta un singolo argomento in modo sintetico e specifico come altri testi non fanno;
  • perché è un lavoro originale che si basa su una ricerca bibliografica accurata;
  • perché, a differenza di altri materiali che puoi reperire online, una tesi di laurea è stata verificata da un docente universitario e dalla commissione in sede d'esame. La nostra redazione inoltre controlla prima della pubblicazione la completezza dei materiali e, dal 2009, anche l'originalità della tesi attraverso il software antiplagio Compilatio.net.
  • L'utilizzo della consultazione integrale della tesi da parte dell'Utente che ne acquista il diritto è da considerarsi esclusivamente privato.
  • Nel caso in cui l’utente che consulta la tesi volesse citarne alcune parti, dovrà inserire correttamente la fonte, come si cita un qualsiasi altro testo di riferimento bibliografico.
  • L'Utente è l'unico ed esclusivo responsabile del materiale di cui acquista il diritto alla consultazione. Si impegna a non divulgare a mezzo stampa, editoria in genere, televisione, radio, Internet e/o qualsiasi altro mezzo divulgativo esistente o che venisse inventato, il contenuto della tesi che consulta o stralci della medesima. Verrà perseguito legalmente nel caso di riproduzione totale e/o parziale su qualsiasi mezzo e/o su qualsiasi supporto, nel caso di divulgazione nonché nel caso di ricavo economico derivante dallo sfruttamento del diritto acquisito.
L'obiettivo di Tesionline è quello di rendere accessibile a una platea il più possibile vasta il patrimonio di cultura e conoscenza contenuto nelle tesi.
Per raggiungerlo, è fondamentale superare la barriera rappresentata dalla lingua. Ecco perché cerchiamo persone disponibili ad effettuare la traduzione delle tesi pubblicate nel nostro sito.

Scopri come funziona »

DUBBI? Contattaci

Contatta la redazione a
[email protected]

Ci trovi su Skype (redazione_tesi)
dalle 9:00 alle 13:00

Oppure vieni a trovarci su

Parole chiave

data mining
constraint pushing
vincoli antimonotoni
pattern frequenti

Tesi correlate


Non hai trovato quello che cercavi?


Abbiamo più di 45.000 Tesi di Laurea: cerca nel nostro database

Oppure consulta la sezione dedicata ad appunti universitari selezionati e pubblicati dalla nostra redazione

Ottimizza la tua ricerca:

  • individua con precisione le parole chiave specifiche della tua ricerca
  • elimina i termini non significativi (aggettivi, articoli, avverbi...)
  • se non hai risultati amplia la ricerca con termini via via più generici (ad esempio da "anziano oncologico" a "paziente oncologico")
  • utilizza la ricerca avanzata
  • utilizza gli operatori booleani (and, or, "")

Idee per la tesi?

Scopri le migliori tesi scelte da noi sugli argomenti recenti


Come si scrive una tesi di laurea?


A quale cattedra chiedere la tesi? Quale sarà il docente più disponibile? Quale l'argomento più interessante per me? ...e quale quello più interessante per il mondo del lavoro?

Scarica gratuitamente la nostra guida "Come si scrive una tesi di laurea" e iscriviti alla newsletter per ricevere consigli e materiale utile.


La tesi l'ho già scritta,
ora cosa ne faccio?


La tua tesi ti ha aiutato ad ottenere quel sudato titolo di studio, ma può darti molto di più: ti differenzia dai tuoi colleghi universitari, mostra i tuoi interessi ed è un lavoro di ricerca unico, che può essere utile anche ad altri.

Il nostro consiglio è di non sprecare tutto questo lavoro:

È ora di pubblicare la tesi