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Frequent Itemset Discovery Using SQL and Relational Division

contributor IPVS, Anwendersoftware
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creator Böck, Daniel
date 2003-06-20
description 78 pages
In dieser Arbeit wird das Data Mining Problem "Frequent Itemset Discovery (FID)" untersucht. Es wurden bekannte Algorithmen in SQL implementiert und neue Ansätze erörtert: Zum einen wurde ein vertikaler Tabellenaufbau gewählt zum anderen die Möglichkeiten der Division, um das FID Problem zu lösen, genauer betrachtet. Nachdem in SQL kein Divisionsoperator vorhanden ist, wurden Ausführungspläne des SQL-Servers für das FID-Problem in Java implementiert. Hierzu wurde die Klassenbibliothek XXL, die von der Universität Marburg entwickelt worden ist und einige Datenbankfunktionalitäten bereitstellt, verwendet. Anschließend wurden die Ergebnisse gegenübergestellt.
format application/postscript
1385363 Bytes
identifier  http://www.informatik.uni-stuttgart.de/cgi-bin/NCSTRL/NCSTRL_view.pl?id=DIP-2061&engl=1
language ger
publisher Stuttgart, Germany, Universität Stuttgart
relation Diploma Thesis No. 2061
source ftp://ftp.informatik.uni-stuttgart.de/pub/library/medoc.ustuttgart_fi/DIP-2061/DIP-2061.ps
subject Database Management Systems (CR H.2.4)
Database Applications (CR H.2.8)
Frequent Itemset Discovery
SQL
Data-Mining
XXL
Division
title Frequent Itemset Discovery Using SQL and Relational Division
type Text
Diploma Thesis