www-ai.cs.tu-dortmund.de/LEHRE/SEMINARE/SS09/AKTARBEITENDESDM/FOLIEN/subgruppen_referat.pdf
Tight Optimistic Estimates for Fast Subgroup Discovery - von Henrik Grosskreutz, Stefan Rüping und S
ist:
• p0 = (0.1, 0.45, 0.45)
bzw. p0 = (0.1, 0.3 c−3 , ...,
0.3 c−3 , 0.3) für c > 3
• Subgruppe s habe m = (10, 10, 0, ..., 0, 10)
• Untermenge m′ mit höchster Qualität ist bei
m′ = (10, 0, 0, ..., [...] er als oe2 wenn
∀N, p0, n, p : oe1(p, n, p0,N) ≤ oe2(p, n, p0,N)
Enge (tight) Optimistische Abschätzung
∀DB, sd : ∃n′, p′ :
(n′ ≤ n ∧ n′p′ np ∧ oe ∗ (p, n, p0,N) = q(p′, n′, p0,N))
• oe′ < oe∗ ⇒ oe′ [...] pc , n, p0,N) :=
maxm′1,...,m ′ c |m′i∈{0,npi}
{ q((m′1, ...,m
′ c)T , p0,N)
} • Enge OA für beliebige Qualitätsfunktion q:
maxm′1,...,m ′ c |∀i :m′i∈N+∧0≤m′i≤npi
{ q((m′1, ...,m
′ c)T , p0,N)
} • m …