A Review on: Efficient Method for Mining Frequent Itemsets on Temporal Data

Temporal data can hold time-stamped information that affects the results of data mining. Customary strategies for finding frequent itemsets accept that datasets are static; also the instigated rules are relevant over the whole dataset. In any case, this is not the situation when data is temporal. The work is done to enhance the proficiency of mining frequent itemsets on temporal data. The patterns can hold in either all or, then again a portion of the intervals. It proposes another method with respect to time interval is called as frequent itemsets mining with time cubes. The concentration is building up an efficient algorithm for this mining issue by broadening the notable a priori algorithm. The thought of time cubes is proposed to handle different time hierarchies. This is the route by which the patterns that happen intermittently, amid a time interval or both, are perceived. Another thickness limit is likewise proposed to take care of the overestimating issue of time periods and furthermore ensure that found patterns are valid

A Review on: Efficient Method for Mining Frequent Itemsets on Temporal Data

Temporal data can hold time-stamped information that affects the results of data mining. Customary strategies for finding frequent itemsets accept that datasets are static; also the instigated rules are relevant over the whole dataset. In any case, this is not the situation when data is temporal. The work is done to enhance the proficiency of mining frequent itemsets on temporal data. The patterns can hold in either all or, then again a portion of the intervals. It proposes another method with respect to time interval is called as frequent itemsets mining with time cubes. The concentration is building up an efficient algorithm for this mining issue by broadening the notable a priori algorithm. The thought of time cubes is proposed to handle different time hierarchies. This is the route by which the patterns that happen intermittently, amid a time interval or both, are perceived. Another thickness limit is likewise proposed to take care of the overestimating issue of time periods and furthermore ensure that found patterns are valid

Web Usage Mining with Evolutionary Extraction of Temporal Fuzzy Association Rules

In Web usage mining, fuzzy association rules that have a temporal property can provide useful knowledge about when associations occur. However, there is a problem with traditional temporal fuzzy association rule mining algorithms. Some rules occur at the intersection of fuzzy sets' boundaries where there is less support (lower membership), so the rules are lost. A genetic algorithm (GA)-based solution is described that uses the flexible nature of the 2-tuple linguistic representation to discover rules that occur at the intersection of fuzzy set boundaries. The GA-based approach is enhanced from previous work by including a graph representation and an improved fitness function. A comparison of the GA-based approach with a traditional approach on real-world Web log data discovered rules that were lost with the traditional approach. The GA-based approach is recommended as complementary to existing algorithms, because it discovers extra rules. (C) 2013 Elsevier B.V. All rights reserved

Descubrimiento incremental de las reglas de asociación temporales

El descubrimiento de las Reglas de Asociación es una de las técnicas de Data Mining. Tiene como objetivo buscar patrones interesantes (reglas) para el soporte en los procesos de tomas de decisiones. Las Reglas de Asociación Temporales son aquellas que tienen asociadas un conjunto de intervalos de tiempo que corresponden a los períodos considerados frecuentes de dicha regla. El manejo del concepto de la "temporalidad" permite considerar no sólo aquellos itemsets frecuentes en todo el período almacenado en la Base de Datos, sino también aquellos itemsets que cumpliendo ciertas condiciones son considerados frecuentes en algunos subintervalos. Así también, permite depurar reglas que contienen items que son obsoletos a un tiempo definido por el usuario. Puesto que suponemos una Base de Datos que sufre actualizaciones en el tiempo, ya sea por la incorporación de nuevas transacciones, como la eliminación de transacciones obsoletas, es necesario también contar con un mecanismo de actualización de las Reglas de Asociación. En este trabajo se presenta una técnica para la actualización de las Reglas de Asociación Temporales, que permita optimizar el uso de los recursos y reducir el tiempo de procesamiento de grandes volúmenes de datos, como los usados normalmente para los propósitos de datamining.Eje: I - Workshop de Ingeniería de Software y Base de DatosRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Descubrimiento incremental de las reglas de asociación temporales

El descubrimiento de las Reglas de Asociación es una de las técnicas de Data Mining. Tiene como objetivo buscar patrones interesantes (reglas) para el soporte en los procesos de tomas de decisiones. Las Reglas de Asociación Temporales son aquellas que tienen asociadas un conjunto de intervalos de tiempo que corresponden a los períodos considerados frecuentes de dicha regla. El manejo del concepto de la "temporalidad" permite considerar no sólo aquellos itemsets frecuentes en todo el período almacenado en la Base de Datos, sino también aquellos itemsets que cumpliendo ciertas condiciones son considerados frecuentes en algunos subintervalos. Así también, permite depurar reglas que contienen items que son obsoletos a un tiempo definido por el usuario. Puesto que suponemos una Base de Datos que sufre actualizaciones en el tiempo, ya sea por la incorporación de nuevas transacciones, como la eliminación de transacciones obsoletas, es necesario también contar con un mecanismo de actualización de las Reglas de Asociación. En este trabajo se presenta una técnica para la actualización de las Reglas de Asociación Temporales, que permita optimizar el uso de los recursos y reducir el tiempo de procesamiento de grandes volúmenes de datos, como los usados normalmente para los propósitos de datamining.Eje: I - Workshop de Ingeniería de Software y Base de DatosRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Um Modelo de descoberta de conhecimento inerente à evolução temporal dos relacionamentos entre elementos textuais

Tese (doutorado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico, Programa de Pós-Graduação em Engenharia e Gestão do Conhecimento, Florianópolis, 2011Há algum tempo tem sido observado e discutido o aumento expressivo na quantidade de informação produzida e publicada pelo mundo. Se por um lado essa situação propicia muitas oportunidades de uso dessa informação para a tomada de decisão, por outro, lança muitos desafios em como armazenar, recuperar e transformar essa informação em conhecimento. Umas das formas de descoberta de conhecimento que tem atraído atenção de pesquisadores é a análise dos relacionamentos presentes nas informações disponíveis. Não obstante, devido à grande velocidade de criação de novos conteúdos a dimensão tempo torna-se uma propriedade intrínseca e relevante presente nestas fontes de informação. Assim, o objetivo é desenvolver um modelo para descoberta de conhecimento a partir de informações não estruturadas analisando a evolução dos relacionamentos entre os elementos textuais ao longo do tempo. O modelo proposto é dividido por fases, assim como os modelos tradicionais de descoberta de conhecimento. As fases deste modelo são: configuração dos temas de análise, identificação das ocorrências dos conceitos, correlação e correlação temporal, associação e associação temporal, criação do repositório de temas de análise, e tarefas intensivas em conhecimento, com ênfase nos relacionamentos diretos e indiretos entre os conceitos do domínio. A demonstração de viabilidade é realizada por meio de um protótipo baseado no modelo proposto e sua aplicação em um estudo de caso. É realizada também uma análise comparativa do modelo proposto com outros modelos de descoberta de conhecimento em textos

On mining general temporal association rules in a publication database

In this paper, we explore a new problem of mining general temporal association rules in publication databases. In essence, a publication database is a set of transactions where each transaction T is a set of items of which each item contains an individual exhibition period. The current model of association rule mining is not able to handle the publication database due to the following fundamental problems, i.e., (1) lack of consideration of the exhibition period of each individual item; (2) lack of an equitable support counting basis for each item. To remedy this, we propose an innovative algorithm Progressive-Partition-Miner (abbreviatedly as PPM) to discover general temporal association rules in a publication database. The basic idea of PPM is to first partition the publication database in light of exhibition periods of items and then progressively accumulate the occurrence count of each candidate 2-itemset based on the intrinsic partitioning characteristics. Algorithm PPM is also designed to employ a filtering threshold in each partition to early prune out those cumulatively infrequent 2-itemsets. Explicitly, the execution time of PPM is, in orders of magnitude, smaller than those required by the schemes which are directly extended from existing methods