Sequential pattern mining has become an essential task with broad applications. Most sequential pattern mining algorithms use a minimum support threshold to prune the combinatorial search space. This strategy provides basic pruning; however, it cannot mine correlated sequential patterns with similar support and/or weight levels. If the minimum support is low, many spurious patterns having items with different support levels are found; if the minimum support is high, meaningful sequential patterns with low support levels may be missed. We present a new algorithm, weighted interesting sequential (WIS) pattern mining based on a pattern growth method in which new measures, sequential s-confidence and w-confidence, are suggested. Using these measures, weighted interesting sequential patterns with similar levels of support and/or weight are mined. The WIS algorithm gives a balance between the measures of support and weight, and considers correlation between items within sequential patterns. A performance analysis shows that WIS is efficient and scalable in weighted sequential pattern mining.
Data mining techniques are used to find important and meaningful information from huge databases, and pattern mining is one of the significant data mining techniques. Pattern mining is a method of discovering useful patterns from the huge databases. Frequent pattern mining which is one of the pattern mining extracts patterns having higher frequencies than a minimum support threshold from databases, and the patterns are called frequent patterns. Traditional frequent pattern mining is based on a single minimum support threshold for the whole database to perform mining frequent patterns. This single support model implicitly supposes that all of the items in the database have the same nature. In real world applications, however, each item in databases can have relative characteristics, and thus an appropriate pattern mining technique which reflects the characteristics is required. In the framework of frequent pattern mining, where the natures of items are not considered, it needs to set the single minimum support threshold to a too low value for mining patterns containing rare items. It leads to too many patterns including meaningless items though. In contrast, we cannot mine any pattern if a too high threshold is used. This dilemma is called the rare item problem. To solve this problem, the initial researches proposed approximate approaches which split data into several groups according to item frequencies or group related rare items. However, these methods cannot find all of the frequent patterns including rare frequent patterns due to being based on approximate techniques. Hence, pattern mining model with multiple minimum supports is proposed in order to solve the rare item problem. In the model, each item has a corresponding minimum support threshold, called MIS (Minimum Item Support), and it is calculated based on item frequencies in databases. The multiple minimum supports model finds all of the rare frequent patterns without generating meaningless patterns and losing significant patterns by applying the MIS. Meanwhile, candidate patterns are extracted during a process of mining frequent patterns, and the only single minimum support is compared with frequencies of the candidate patterns in the single minimum support model. Therefore, the characteristics of items consist of the candidate patterns are not reflected. In addition, the rare item problem occurs in the model. In order to address this issue in the multiple minimum supports model, the minimum MIS value among all of the values of items in a candidate pattern is used as a minimum support threshold with respect to the candidate pattern for considering its characteristics. For efficiently mining frequent patterns including rare frequent patterns by adopting the above concept, tree based algorithms of the multiple minimum supports model sort items in a tree according to MIS descending order in contrast to those of the single minimum support model, where the items are ordered in frequency descending order. In this paper, we study the characteristics of the frequent pattern mining based on multiple minimum supports and conduct performance evaluation with a general frequent pattern mining algorithm in terms of runtime, memory usage, and scalability. Experimental results show that the multiple minimum supports based algorithm outperforms the single minimum support based one and demands more memory usage for MIS information. Moreover, the compared algorithms have a good scalability in the results.
Underground tunnelling is one of the sustainable construction methods which can facilitate the increasing passenger transportation in the urban areas and benefit the community in the long term. Tunnelling in various ground conditions requires careful consideration of the stability factor. This paper investigates three dimensional stability of a shallow circular tunnel in a layered soil. Upper bound theorem of limit analysis was utilised to solve the tunnel face stability problem. A three dimensional kinematic admissible failure mechanism was improved to model a layered soil and limiting assumptions of the previous studies were resolved. The study includes calculation of the minimum support pressure acting on the face of the excavation in closed-face excavations. The effects of the characteristics of the layers on the minimum support pressure were examined. It was found that the ratio of the thickness of cover layers particularly when a weak layer is overlying a stronger layer, has the most significant influence on the minimum tunnel support pressure. Comparisons have been made with the results of the numerical modelling using FLAC3D software. Results of the current study were in a remarkable agreement with those of numerical modelling.
Alzabeebee, Saif;Chapman, David N.;Faramarzi, Asaad
Geomechanics and Engineering
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v.15
no.2
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pp.755-767
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2018
This paper uses a finite element based approach to provide a comprehensive understanding to the behaviour and the design performance of buried uPVC pipes with different diameters. It also investigates pipes with good and poor haunch support and proposes minimum safe wall thicknesses for these pipes. The results for pipes with good haunch support showed that the maximum pipe wall stress and deformation increase as the diameter increased. The results for pipes with poor haunch support showed an increase in the dependency of the developed vertical displacement on the haunch support as the diameter or the backfill height increased. Additionally, poor haunch support was found to increase the soil pressure, with the effect increasing as the diameter increased. The design of uPVC pipes for both poor and good haunch support was found to be governed by critical buckling. A key outcome is a new design chart for the minimum wall thickness, which enables the robust and economic design of buried uPVC pipes. Importantly, the methodology adopted in this study can also be applied to the design of flexible pipes manufactured from other materials, buried under different conditions and subjected to different loading arrangements.
Minimum support and confidence have been used as criteria for generating association rules in all association rule mining algorithms. These criteria have their natural appeals, such as simplicity; few researchers have suspected the quality of generated rules. In this paper, we examine the rules from a more rigorous point of view by conducting statistical tests. Specifically, we use contingency tables and chi-square test to analyze the data. Experimental results show that one third of the association rules derived based on the support and confidence criteria are not significant, that is, the antecedent and consequent of the rules are not correlated. It indicates that minimum support and minimum confidence do not provide adequate discovery of meaningful associations. The chi-square test can be considered as an enhancement or an alternative solution.
Journal of Korean Society of Industrial and Systems Engineering
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v.28
no.2
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pp.46-52
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2005
In this paper, we present a temporal association rule based on item time intervals. A temporal association rule is an association rule that holds specific time intervals. If we consider itemset in the frequently purchased period, we can discover more significant itemset satisfying minimum support. Because the previous study did not consider the time interval between purchased item, it could find itemset that did not satisfy the minimum support in case some item was frequently purchased in a specific period and rarely or not purchased in other period. Our approach uses interval support which is counted by period with support and confidence in the association rule to discovery large itemset.
The evaluation of the loss-of-support conditions of frictional beam-to-column connections using simplified numerical models describing the transverse response of a portal-like structure is presented in this paper considering the effects of the seismic-hazard disaggregation. Real earthquake time histories selected from European Strong-motion Database (ESD) are used to show the effects of the seismic-hazard disaggregation on the beam loss-of-support conditions. Seismic events are classified according to different values of magnitudes, epicentral distances and soil conditions (stiff or soft soil) highlighting the importance of considering the characteristics of the seismic input in the assessment of the loss-of-support conditions of frictional beam-to-column connections. A rigid and an elastic model of a frame of a precast industrial building (2-DoF portal-like model) are presented and adopted to find the minimum required friction coefficient to avoid sliding. Then, the mean value of the minimum required friction coefficient with an epicentral distance bin of 10 km is calculated and fitted with a linear function depending on the logarithm of the epicentral distance. A complete parametric analysis varying the horizontal and vertical period of vibration of the structure is performed. Results show that the loss-of-support condition is strongly influenced by magnitude, epicentral distance and soil conditions determining the frequency content of the earthquake time histories and the correlation between the maxima of the horizontal and vertical components. Moreover, as expected, dynamic characteristics of the structure have also a strong influence. Finally, the effect of the column nonlinear behavior (i.e. formation of plastic hinges at the base) is analyzed showing that the connection and the column are a series system where the maximum force is limited by the element having the minimum strength. Two different longitudinal reinforcement ratios are analyzed demonstrating that the column strength variation changes the system response.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.31
no.10C
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pp.991-999
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2006
This paper shows that the support growth of an optimum (minimum mean square-error) scalar quantizer for a Laplacian density is logarithmic with the number of quantization points. Specifically, it is shown that, for a unit-variance Laplacian density, the ratio of the support-determining threshold of an optimum quantizer to $\frac 3{\sqrt{2}}1n\frac N 2$ converges to 1, as the number of quantization points grows. Also derived is a limiting upper bound that says that the optimum support cannot exceed the logarithmic growth by more than a constant. These results confirm the logarithmic growth of the optimum support that has previously been derived heuristically.
Refugees who are persecuted can apply for refugee recognition in the Republic of Korea in accordance with the Refugee Convention and the Refugee Act. They can do so either at the port of entry or during their stay in Korea. After undergoing screening, individuals may be recognized and protected under different categories, such as recognized refugees, humanitarian status holders, refugee applicants, and refugees seeking resettlement. Recognized refugees are entitled to the same social benefits and basic livelihood guarantees as Korean nationals. Humanitarian status holders and refugee applicants may receive support such as minimum living expenses, housing facilities, medical care, and education. In the medical field, refugees and their unmarried minor children are eligible for medical support through the "Medical Service Support Project for Marginalized Populations, Including Foreign Workers." This support is in addition to the national healthcare coverage and medical benefits provided by the government. However, there are pressing concerns regarding the inadequate budget allocated to this project and the excessive cost burden placed on participating medical institutions. It is crucial to secure additional funding and implement administrative improvements. Furthermore, it is essential to develop medical support measures that ensure the minimum right to health for individuals who choose not to undergo the refugee recognition process at the port of entry.
Park, Yeong-Sue;Rim, Hyoung-Rae;Lim, Mu-Taek;Koo, Sung-Bon
한국지구물리탐사학회:학술대회논문집
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2008.10a
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pp.167-172
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2008
A microgravity survey was applied for detecting and mapping karstic cavities over limestone area at Gaeun. The gravity data were collected at about 1, 100 stations by 4 m interval. The density distribution beneath the profiles was drawn by two dimensional inversion based on the minimum support stabilizing functional, which generated better focused images of density discontinuities. We also imaged three dimensional density distribution by growing body inversion. The density image showed that the cavities were dissolved, enlarged and connected into a cavity network system.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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