Key points are not available for this paper at this time.
تطبيق تعدين البيانات يهدف أساساً إلى اكتشاف معرفة جديدة من قاعدة بيانات من خلال عملية تكرارية. قد تكون عملية التعدين مzeiten للبيانات الضخمة. تعتبر طريقة شائعة مرتبطة بمجال اكتشاف المعرفة هي استخدام نهج استخراج قواعد الارتباط (ARM)، على الرغم من عيوبها في تعدين قواعد البيانات الكبيرة. وبذلك، تم اقتراح عدة approaches لفك رموز المعرفة. تعالج معظم الخوارزميات المقترحة قضايا زيادة البيانات، وخاصة عندما يتم إضافة كمية كبيرة من البيانات إلى قاعدة البيانات بعد آخر عملية تعدين. تشمل ثلاث عمليات أساسية تُجرى في قاعدة بيانات: الإضافة والحذف والتحديث. أي طريقة تم تطويرها في ضوء قضايا زيادة البيانات من المؤكد أن تضم هذه العمليات الثلاث. تعتبر العتبة المتغيرة مشكلة قائمة منذ فترة طويلة في مجال تعدين البيانات. نظرًا لأن اتخاذ القرار يشير إلى عملية نشطة، فإن العتبة قابلة للتغيير. وبناءً عليه، تقترح الدراسة الحالية خوارزمية تحل مشكلة إعادة فحص قاعدة بيانات تم تعدينها مسبقًا وتسمح باسترجاع المعرفة التي تلبي عدة عتبات دون الحاجة لتعلم العملية من الصفر. العرض المقترح أظهر دقة عالية في التجارب، بالإضافة إلى تقليل وقت المعالجة بمعدل يصل تقريبًا إلى ثلثي وقت تنفيذ التعدين الأصلي.
دراسة أقراء وآخرون (الثلاثاء) هذا السؤال.