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  Discovering all most specific sentences by randomized algorithms

Gunopulos, D., Mannila, H., & Saluja, S.(1996). Discovering all most specific sentences by randomized algorithms (MPI-I-1996-1-023). Saarbrücken: Max-Planck-Institut für Informatik.

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MPI-I-96-1-023.pdf (beliebiger Volltext), 30MB
Name:
MPI-I-96-1-023.pdf
Beschreibung:
-
OA-Status:
Sichtbarkeit:
Öffentlich
MIME-Typ / Prüfsumme:
application/pdf / [MD5]
Technische Metadaten:
Copyright Datum:
-
Copyright Info:
-
Lizenz:
-

Externe Referenzen

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Urheber

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 Urheber:
Gunopulos, Dimitrios1, Autor           
Mannila, Heikki1, Autor           
Saluja, Sanjeev1, Autor           
Affiliations:
1Algorithms and Complexity, MPI for Informatics, Max Planck Society, ou_24019              

Inhalt

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Schlagwörter: -
 Zusammenfassung: Data mining can in many instances be viewed as the task of computing a representation of a theory of a model or of a database. In this paper we present a randomized algorithm that can be used to compute the representation of a theory in terms of the most specific sentences of that theory. In addition to randomization, the algorithm uses a generalization of the concept of hypergraph transversals. We apply the general algorithm in two ways, for the problem of discovering maximal frequent sets in 0/1 data, and for computing minimal keys in relations. We present some empirical results on the performance of these methods on real data. We also show some complexity theoretic evidence of the hardness of these problems.

Details

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Sprache(n): eng - English
 Datum: 1996
 Publikationsstatus: Erschienen
 Seiten: 23 p.
 Ort, Verlag, Ausgabe: Saarbrücken : Max-Planck-Institut für Informatik
 Inhaltsverzeichnis: -
 Art der Begutachtung: -
 Identifikatoren: Reportnr.: MPI-I-1996-1-023
BibTex Citekey: GunopulosMannilaSaluja96
 Art des Abschluß: -

Veranstaltung

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Entscheidung

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Projektinformation

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Quelle 1

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Titel: Research Report / Max-Planck-Institut für Informatik
Genre der Quelle: Reihe
 Urheber:
Affiliations:
Ort, Verlag, Ausgabe: -
Seiten: - Band / Heft: - Artikelnummer: - Start- / Endseite: - Identifikator: -