Труды КНЦ (Технические науки вып. 3/2024(15))
подходов к созданию алгоритмов поиска частых паттернов, позволяющих гибко настраиваться на дополнительные ограничения. Таким образом, пока рано ставить точку в исследованиях по разработке эффективных алгоритмов извлечения паттернов. Список источников 1. Agrawal R., Imielinski T. and Swami A. Mining association rules between sets o f items in large databases // Proceedings o f the ACM SIGMOD Conf on Management o f Data. Washington, DC, 1993. P. 207-216. 2. Agrawal R., Srikant R. Fast algorithms for mining association rules in large databases // Proceedings o f the 20th International Conference on Very Large Data Bases. VLDB, Santiago, Chile, 1994. Р . 487-499. 3. Кириченко Д. О., Артемов М. А. Оптимизация входных данных в задаче поиска шаблонов и ассоциативных правил // Вестник ВГУ, серия: Системный анализ и информационные технологии, 2014.№ 4. С. 63-70. 4. Pol U. Design and Development o f Apriori Algorithm for Sequential to concurrent mining using MPI // International journal o f Computers & Technology. 2013. Vol. 10. № 7. Р. 1785-1790. 5. Han J., Pei J., Yin Y., Mao R. Mining o f frequent patterns without candidate generation: a frequent- pattern tree approach // Data mining and analysis discovery. 2004. Vol. 8 . № 1. Р. 53-87. 6 . Borgelt C. An Implementation o f the FPgrowth Algorithm [Электронный ресурс] // Workshop Open Source Data Mining Software. New York: ACM Press. 2005. URL: http://www.osdm.ua.ac.be/ papers/p1-borgelt.pdf (дата обращения: 15.09.2024). 7. Стокипный А. Л. Способ эффективного представления исследуемого набора данных в методах поиска ассоциативных правил // Кібернетика та системний аналіз. Харьков. 2009. № 3. С. 153-161. 8 . Zaki M. Scalable Algorithm for association mining // IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering. 2000. № 12. Р. 372-390. 9. Borgelt C. Efficient Implementations o f Apriori and Eclat [Электронный ресурс] // Workshop on Frequent Itemset Mining Implementations. New York: ACM Press. 2003. URL: www.intsci.ac.cn/ shizz/fimi.pdf (дата обращения: 11.09.2024). 10. Kuznetsov S. O. and Obiedkov S. A. Comparing performance o f algorithms for generating concept lattices // Journal o f Experimental & Theoretical Artificial Intelligence. 2002. Paper 100241. Р. 1-28. 11. Kuznetsov S. O. A fast algorithm for computing all intersections o f objects in a finite semilattice // Automatic Documentation and Mathematical Linguistics, 1993. 27 (5). Р. 11-21. 12. Dowling C. E. On the irredundant generation of knowledge spaces // Math J. Psych. 1993. 37 (1). Р. 49- 62. 13. Godin R., Missaoui R. and Alaoui H. Incremental concept formation algorithms based on Galois lattices // Computation Intelligence. 1995. 11 (2). Р. 246-267. 14. Carpineto C. and Romano G. A lattice conceptual clustering system and its application to browsing retrieval. Machine Learning, 1996. 24. Р. 95-122. 15. Lindig C. Algorithmen zur begriffsanalyse und ihre anwendung bei softwarebibliotheken (Dr.- Ing.) Dissertation, Techn. Univ. Braunschweig. 1999. 16. Stumme G., Taouil R., Bastide Y., Pasquier N. and Lakhal L. Fast computation o f concept lattices using data mining techniques // Proceedings o f the 7th Int. Workshop on Knowledge Representation Meets Databases (KRDB 2000), Berlin, Germany, 2000. Р. 129-139. 17. Mephu Nguifo E. and Njiwoua P. Using lattice-based framework as a tool for feature extraction, in Feature Extraction. / H. Liu and H. Motoda (eds) // Construction and Selection: A Data Mining Perspective (Boston, MA: Kluwer). 1998. Р. 205-216. 18. Van Der Merwe F.J. and Kourie D.G. AddAtom: an incremental algorithm for constructing concept lattices and concept sublattices / Technical report, Department o f Computer Science, University of Pretoria. 2002. Труды Кольского научного центра РАН. Серия: Технические науки. 2024. Т. 15, № 3. С. 82-96. Transactions of the Kola Science Centre of RAS. Series: Engineering Sciences. 2024. Vol. 15, No. 3. P. 82-96. © Зуенко А. А., Фридман О. В., 2024 94
Made with FlippingBook
RkJQdWJsaXNoZXIy MTUzNzYz