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Erschienen in:
Inductive Databases and Constraint-based Data Mining: Introduction and Overview Kapitel lesen Erstes Kapitel lesen

2010 | OriginalPaper | Buchkapitel

Generalizing Itemset Mining in a Constraint Programming Setting

verfasst von : Jérémy Besson, Jean-François Boulicaut, Tias Guns, Siegfried Nijssen

Erschienen in: Inductive Databases and Constraint-Based Data Mining

Verlag: Springer New York

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In recent years, a large number of algorithms have been proposed for finding set patterns in boolean data. This includes popular mining tasks based on, for instance, frequent (closed) itemsets. In this chapter, we develop a common framework in which these algorithms can be studied thanks to the principles of constraint programming. We show how such principles can be applied both in specialized and general solvers.

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Metadaten
Titel
Generalizing Itemset Mining in a Constraint Programming Setting
verfasst von
Jérémy Besson
Jean-François Boulicaut
Tias Guns
Siegfried Nijssen
Copyright-Jahr
2010
Verlag
Springer New York
Buch
Inductive Databases and Constraint-Based Data Mining

Print ISBN: 978-1-4419-7737-3

Electronic ISBN: 978-1-4419-7738-0

Copyright-Jahr: 2010

DOI
https://doi.org/10.1007/978-1-4419-7738-0_5