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A Declarative Approach to Contrast Pattern Mining

  • 2023
  • OriginalPaper
  • Buchkapitel
Erschienen in:
Verfasst von
Francesca Alessandra Lisi
Gioacchino Sterlicchio
Erschienen in
AIxIA 2022 – Advances in Artificial Intelligence
Verlag
Springer International Publishing

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Abstract

Dieses Kapitel untersucht einen deklarativen Ansatz für das Kontrastmuster-Mining, eine Klasse von Data-Mining-Aufgaben, die statistisch signifikante Unterschiede zwischen Transaktionssätzen identifizieren. Der traditionelle häufige Musterbergbau konzentriert sich auf Regelmäßigkeiten, aber der Kontrastmusterbergbau zielt darauf ab, Variationen zu finden. Die Autoren schlagen vor, diese Aufgabe mittels Answer Set Programming (ASP) zu lösen, wobei die Vorteile in Bezug auf Transparenz und Erklärbarkeit hervorgehoben werden. Die Methode wird auf einen realen Datensatz von Telefonaufzeichnungen in der digitalen Forensik angewandt und zeigt ihr Potenzial bei strafrechtlichen Ermittlungen. In diesem Kapitel werden vorläufige Ergebnisse, Skalierbarkeitstests und zukünftige Ansätze zur Verbesserung von Effizienz und Skalierbarkeit diskutiert, was es für Spezialisten in den Bereichen Data Mining und KI zu einer überzeugenden Lektüre macht.
KI-Generiert

Diese Zusammenfassung des Fachinhalts wurde mit Hilfe von KI generiert.

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Titel
A Declarative Approach to Contrast Pattern Mining
Verfasst von
Francesca Alessandra Lisi
Gioacchino Sterlicchio
Copyright-Jahr
2023
Buch
AIxIA 2022 – Advances in Artificial Intelligence

Print ISBN: 978-3-031-27180-9

Electronic ISBN: 978-3-031-27181-6

Copyright-Jahr: 2023

DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-031-27181-6_2
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