All

What are you looking for?

All
Projects
Results
Organizations

Quick search

  • Projects supported by TA ČR
  • Excellent projects
  • Projects with the highest public support
  • Current projects

Smart search

  • That is how I find a specific +word
  • That is how I leave the -word out of the results
  • “That is how I can find the whole phrase”

Mining first-order maximal frequent patterns

The result's identifiers

  • Result code in IS VaVaI

    <a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F00216224%3A14330%2F04%3A00010646" target="_blank" >RIV/00216224:14330/04:00010646 - isvavai.cz</a>

  • Result on the web

  • DOI - Digital Object Identifier

Alternative languages

  • Result language

    angličtina

  • Original language name

    Mining first-order maximal frequent patterns

  • Original language description

    Frequent patterns discovery is one of the most important data mining tasks. We introduce RAP, the first system for finding first-order maximal frequent patterns. We describe search strategies and methods of pruning the search space. RAP generates long patterns much faster than other systems.RAP has been used for feature construction for propositional as well as multirelational data. We prove that partial search for maximal frequent patterns as new features is competitive with other approaches and results in classification accuracy increase.

  • Czech name

    Dolování prvořádových maximálních vzorů

  • Czech description

    Jednou ze základních deskriptivních úloh dolování znalostí v databázích je hledání častých vzorů. V tomto článku popíšeme systém RAP, první systém pro hledání maximálních častých vzorů v datech reprezentovaných v logice prvního řádu. Popíšeme metody prohledávání a prořezávání prostoru všech možných vzorů, které jsou v systému implementovány. Ukážeme, že RAP lze využít pro konstrukci nových rysů z propozičních i multirelačních datech. Výsledky jsou přitom srovnatelné s výsledky získanými jinými přístupy.

Classification

  • Type

    J<sub>x</sub> - Unclassified - Peer-reviewed scientific article (Jimp, Jsc and Jost)

  • CEP classification

    IN - Informatics

  • OECD FORD branch

Result continuities

  • Project

  • Continuities

    Z - Vyzkumny zamer (s odkazem do CEZ)

Others

  • Publication year

    2004

  • Confidentiality

    S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Data specific for result type

  • Name of the periodical

    Neural Network World

  • ISSN

    1210-0552

  • e-ISSN

  • Volume of the periodical

    Neuveden

  • Issue of the periodical within the volume

    5

  • Country of publishing house

    CZ - CZECH REPUBLIC

  • Number of pages

    10

  • Pages from-to

    381-390

  • UT code for WoS article

  • EID of the result in the Scopus database