کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
419416 | 683803 | 2012 | 12 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
Discovering all associations in discrete data using frequent minimally infrequent attribute sets
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
کلمات کلیدی
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه
مهندسی کامپیوتر
نظریه محاسباتی و ریاضیات
پیش نمایش صفحه اول مقاله
چکیده انگلیسی
Associating categories with measured or observed attributes is a central challenge for discrete mathematics in life sciences. We propose a new concept to formalize this question: Given a binary matrix of objects and attributes, determine all attribute sets characterizing object sets of cardinality t1t1 that do not characterize any object set of size t2>t1t2>t1. We determine how many such attribute sets exist, give an output-sensitive quasi-polynomial time algorithm to determine them, and show that kk-sum matrix decompositions known from matroid theory are compatible with the characterization.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Discrete Applied Mathematics - Volume 160, Issue 12, August 2012, Pages 1730–1741
Journal: Discrete Applied Mathematics - Volume 160, Issue 12, August 2012, Pages 1730–1741
نویسندگان
Elke Eisenschmidt, Utz-Uwe Haus,