『頻出パターン発見アルゴリズム入門－アイテム集合からグラフまで－』

1. どんなもの？

2. 先行研究と比べてどこがすごい？

3. 技術や手法のキモはどこ？

4. どうやって有効だと検証した？

5. 議論はある？

6. 次に読むべき論文は？

メモ

データベースの中に良く現れるアイテム集合を頻出アイテム集合 (frequent itemset)，あるいは単に頻出集合

出現(occurrence)

出現集合(occurrence set): 出現の集合

$ \mathrm{Occ}(X) : 出現集合を表す関数

頻出度(frequency)，あるいはサポート(support): 出現の数

$ \mathrm{frq}(X) : 頻出度を表す関数

閾値θは最小サポート(minimum support)