关于何时及如何使用 SAT 挖掘频繁项集
人工智能
2012-07-27 v1 数据库
机器学习
摘要
过去十年诞生了一股新的研究潮流，旨在利用约束规划 (CP) 挖掘感兴趣的项集。这促进了一种以高度灵活的方式组合复杂约束的自然方法。尽管 CP 的最先进解决方案使用布尔变量来构建任务，但少数尝试采用命题可满足性 (SAT) 的方法表现不佳。这项工作通过定义具有多种任务驱动枚举选项和搜索策略的不同编码，深入研究了何时以及如何将 SAT 用于频繁项集挖掘 (FIM) 问题。虽然对于大多数场景，基于 SAT 的解决方案似乎无法与 CP 同行竞争，但结果显示了在多种有趣的情况下，SAT 编码是最佳选择。
引用
@article{arxiv.1207.6253,
title = {On When and How to use SAT to Mine Frequent Itemsets},
author = {Rui Henriques and Inês Lynce and Vasco Manquinho},
journal= {arXiv preprint arXiv:1207.6253},
year = {2012}
}