Oct, 2023

探索规则的字典树：一种用于表示关联规则的高效数据结构

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TL;DR提出了一种名为规则 Trie 的新型数据结构，用于存储关联规则挖掘生成的规则集。该数据结构是一个前缀树图结构，将规则存储为路径，相似规则在路径上重叠。实验证明了该表示技术的潜力，具有几乎没有数据损失的规则集压缩效果，以及在搜索特定规则和排序等基本操作方面的时间优势，进而在遍历时间方面取得了 8 倍的提升。
association rule miningknowledge extractiondata structuretrie of rulesprefix-tree graph
发现论文，激发创造
  • 关联规则挖掘的可视化方法综述：分类、挑战、未解之谜和未来思路

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    Feb, 2023

  • 从链到树：将知识图谱中的链式规则细化为树状规则

    我们提出了一种基于知识图谱的树状规则方法，可以扩展规则的应用范围和提高基于规则的方法的推理能力，并通过在四个公共数据集上的实验证明，相比链状规则，在链状规则归纳方法的基础上改进的树状规则在关联预测上表现更好。

    Mar, 2024

  • 可扩展的贝叶斯规则列表

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    Feb, 2016

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    这篇论文提出了一个通用框架，将优化的存储方案与标准物质化算法集成，针对常见的转换规则和联合规则，通过优化的存储方案显著改进了内存消耗，有时候提升几个数量级，同时在查询响应时间方面保持竞争力。

    Dec, 2023

  • RDF2Rules：通过挖掘频繁谓词循环从 RDF 知识库中学习规则

    本论文提出了一种名为 RDF2Rules 的新型规则学习方法，通过从 RDF 知识库中挖掘频繁谓词周期并从中生成规则来实现自动可靠规则的学习，这种方法采用了有效的修剪策略和实体类型信息生成和评估规则，从而在效率和准确性方面优于其他比较方法。

    Dec, 2015

  • 量子隐私保护数据挖掘

    本文介绍了一种用于在垂直分割数据库上挖掘关联规则的量子协议，该协议可以提高已知经典协议保存的隐私级别，同时可以指数级降低计算复杂度和通信成本。

    Dec, 2015

  • 基于 MDL 的序列规则压缩

    本文通过最小描述长度 (MDL) 和两个度量标准来进行连续规则的压缩，提出了一种基于设计的连续规则编码方案的 MDL 压缩解决方案 ComSR。实验结果表明，该方法能够找到一组有效的、紧凑且有意义的连续规则，从而实现数据库的压缩，为降低存储空间和传输时间提供了有效的数据挖掘方法。

    Dec, 2022

  • 数字关联规则挖掘：系统文献综述

    本文通过进行系统化文献综述，提供了从 1996 年到 2022 年发表的 1140 篇学术论文的方法、算法、指标和数据集的深入研究，探讨了数字联想规则挖掘的重要研究问题、现状和未来可能性，并提出了一种新颖的离散化度量来提供与人类分区感知相符的数字数据分区。

    Jul, 2023

  • 决策树从决策规则系统推理的贪婪算法

    决策树和决策规则系统在分类器、知识表示工具和算法方面发挥重要作用。本文研究了这两个模型之间的关系，考虑了将决策树转换为决策规则系统的逆转换问题，并提出了一种基于贪婪多项式时间算法，在给定属性值元组上模拟决策树操作的方法。

    Jan, 2024

  • 逻辑规则支持的知识图谱嵌入

    该论文提出了一种新的逻辑规则增强的知识图谱嵌入方法，可以与任何基于转换的知识图谱嵌入模型（如 TransE）轻松集成。经过广泛的实验，在链接预测和三元组分类上显示出更好的性能提升。

    Mar, 2019