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GRID SD Extracção de padrões em bases de dados de grandes dimensões Centro de Ciências e Tecnologia da Computação Departamento de Informática Escola de.

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1 GRID SD Extracção de padrões em bases de dados de grandes dimensões Centro de Ciências e Tecnologia da Computação Departamento de Informática Escola de Engenharia Universidade do Minho PORTUGAL Departamento de Informática, Universidade do Minho Braga, 27 de Março de 2005 Ronnie Alves

2 Departamento de Informática, Universidade do Minho 1 GRID - Grupo de Investigação e Desenvolvimento em Sistemas de Dados Roteiro DBMS, os maiores e mais pesados Exploração dos DBMS Mineração de bases de dados – Large Transactional Tables – Fracamente acoplado – Fortemente acoplado Extracção de conhecimento via Procedural Schema – Itemset Mining Trabalhos Relacionados

3 Departamento de Informática, Universidade do Minho 1 GRID - Grupo de Investigação e Desenvolvimento em Sistemas de Dados DBMS, os maiores e mais pesados Database Size, Decision Support Systems – All Environments & UNIX Only: Top honors went to France Telecom for the largest database in the All Environments and UNIX Only categories. At 29.2TB, the database was three times as big as that of the 2001 winner. France Telecom runs the Oracle Database on HP Superdome servers and HP RAID storage systems. Rows/Records, Decision Support Systems – All Environments & UNIX Only: AT&T received two additional Grand Prizes for most rows, All Environments and UNIX Only categories. The 496 billion-row system represents a doubling of the highest figure for this category in » March 2004 Issue DM Review Magazine »

4 Departamento de Informática, Universidade do Minho 1 GRID - Grupo de Investigação e Desenvolvimento em Sistemas de Dados Exploração dos DBMS Buscar e Resumir dados – SQL SQL + funções de agregação (count, min, sum,…) » SELECT Empresa, Produto, SUM(Total) » FROM Vendas » GROUP BY Empresa, Produto » HAVING SUM(Total)>10000 Extrair Padrões dos dados – Para além das funcionalidades do SQL ANSI. » Para tal entra em acção os algoritmos e ferramentas de mineração

5 Departamento de Informática, Universidade do Minho 1 GRID - Grupo de Investigação e Desenvolvimento em Sistemas de Dados Mineração de bases de dados Actividade básica, – encontrar padrões frequentes (itemset mining)

6 Departamento de Informática, Universidade do Minho 1 GRID - Grupo de Investigação e Desenvolvimento em Sistemas de Dados Mineração de bases de dados Fracamente acoplado – O processo de mineração é feito fora do DBMS – Usa o DBMS apenas para buscar os dados Fortemente acoplado – Usa todos os recursos do DBMS para efeitos do processo de mineração

7 Departamento de Informática, Universidade do Minho 1 GRID - Grupo de Investigação e Desenvolvimento em Sistemas de Dados Itemset Mining Tarefa principal e de maior custo para a geração de Regras de Associação Regras da Forma: “A  [support s, confidence c]”. Examples: – buys(x, “diapers”)  buys(x, “beers”) [0.5%, 60%] – age(x, “30-34”) ^ income(x,“42K-48K”)  buys(x, “high resolution TV”) [2%,60%] – major(x, “CS”) ^ takes(x, “DB”)  grade(x, “A”) [1%, 75%]

8 Departamento de Informática, Universidade do Minho 1 GRID - Grupo de Investigação e Desenvolvimento em Sistemas de Dados Itemset Mining Algoritmos Apriori FP-Growth

9 Departamento de Informática, Universidade do Minho 1 GRID - Grupo de Investigação e Desenvolvimento em Sistemas de Dados Apriori—Pseudocode C k : Candidate itemset of size k L k : frequent itemset of size k L 1 = {frequent items}; for (k = 1; L k !=  ; k++) do begin C k+1 = candidates generated from L k ; for each transaction t in database do increment the count of all candidates in C k+1 that are contained in t L k+1 = candidates in C k+1 with min_support end return  k L k ; PROBLEMA: As implementações SQL-based do Apriori geram vários joins de grande custo na medida em que K aumenta!

10 Departamento de Informática, Universidade do Minho 1 GRID - Grupo de Investigação e Desenvolvimento em Sistemas de Dados Apriori Exemplo Database D Scan D C1C1 L1L1 L2L2 C2C2 C2C2 C3C3 L3L3

11 Departamento de Informática, Universidade do Minho 1 GRID - Grupo de Investigação e Desenvolvimento em Sistemas de Dados FP-Growth {} f:4c:1 b:1 p:1 b:1c:3 a:3 b:1m:2 p:2m:1 Header Table Item frequency head f4 c4 a3 b3 m3 p3 min_support = 0.5 TIDItems bought (ordered) frequent items 100{f, a, c, d, g, i, m, p}{f, c, a, m, p} 200{a, b, c, f, l, m, o}{f, c, a, b, m} 300 {b, f, h, j, o}{f, b} 400 {b, c, k, s, p}{c, b, p} 500 {a, f, c, e, l, p, m, n}{f, c, a, m, p} Etapas: 1.Items frequentes de tamanho 1 2.Ordenar os items de forma descendente 3.Construir a FP-tree correspondente

12 Departamento de Informática, Universidade do Minho 1 GRID - Grupo de Investigação e Desenvolvimento em Sistemas de Dados FP-Growth Conditional Pattern Base Conditional pattern bases itemcond. pattern base cf:3 afc:3 bfca:1, f:1, c:1 mfca:2, fcab:1 pfcam:2, cb:1 {} f:4c:1 b:1 p:1 b:1c:3 a:3 b:1m:2 p:2m:1 Header Table Item frequency head f4 c4 a3 b3 m3 p3

13 Departamento de Informática, Universidade do Minho 1 GRID - Grupo de Investigação e Desenvolvimento em Sistemas de Dados FP-Growth Construct Conditional FP-tree m-conditional pattern base: fca:2, fcab:1 Todos os padrões frequentes a m m, fm, cm, am, fcm, fam, cam, fcam   {} f:4c:1 b:1 p:1 b:1c:3 a:3 b:1m:2 p:2m:1 Header Table Item frequency head f4 c4 a3 b3 m3 p3 PROBLEMA: Tamanho da FP-tree e a memória disponível. A recursão para geração das Conditional FP-trees implica em várias reconstruções de tabelas (CONFP)!

14 Departamento de Informática, Universidade do Minho 1 GRID - Grupo de Investigação e Desenvolvimento em Sistemas de Dados Pattern Growth Mining on DBMS Premissas: – Não gerar joins – Não permitir reconstrução de tabelas CONFP Programação do DBMS para itemset mining – Store procedures – Funções UDF – Cursores(salvo cuidado!)

15 Departamento de Informática, Universidade do Minho 1 GRID - Grupo de Investigação e Desenvolvimento em Sistemas de Dados PGS etapas Disponibilzar uma pattern tree Extrair padrões via pattern growth

16 Departamento de Informática, Universidade do Minho 1 GRID - Grupo de Investigação e Desenvolvimento em Sistemas de Dados PGS pattern tree 1.Dado um suporte mínimo gerar os itemsets frequentes de tamanho_1 2.Gerar nova tabela de transações a partir de 1 3.Criar pattern tree CREATE TABLE #save_time ( start_time datetime not null) INSERT #save_time VALUES ( GETDATE()) exec genfitems '3' -->removes infrequent 1-L items exec gentransfi -->generates only transactions with frequent 1-L items exec genefp -->generates pattern-tree (fp) exec genpb '3' -->generates the (pb) and (confp) exec up_confp -->maintain the position control of items GO SELECT 'Structure, msec' = DATEDIFF(millisecond, start_time, getdate()) FROM #save_time DROP TABLE #save_time GO

17 Departamento de Informática, Universidade do Minho 1 GRID - Grupo de Investigação e Desenvolvimento em Sistemas de Dados Pattern tree 1.PROCEDURE EFP 2.DO with (EXISTS TRANSFI) 3.CREATE TABLE EFP (item, cnt, path) 4.CREATE TABLE FP (item, cnt, path) 5.DECLARE 6. BEGIN 7. count = 1 8. curpath = null 9. c_transfi CURSOR for TRANSFI 10. FOR each row in c_transfi 11. BEGIN 12. curpath = curpath + ‘:’ + c_transfi.item 13. INSERT INTO EFP 14. values(c_transfi.item, count, curpath) 15. END 16. SELECT item, sum(cnt) as cnt, path 17. INTO FP 18. FROM EFP 19. GROUP BY item, path 20. END

18 Departamento de Informática, Universidade do Minho 1 GRID - Grupo de Investigação e Desenvolvimento em Sistemas de Dados PGS Minerar 1.Extracção de single Patterns 2.Extracção de not single Patterns CREATE TABLE #save_time ( start_time datetime not null) INSERT #save_time VALUES ( GETDATE()) exec genspg '3' -->generates single patterns in table (patterns) exec genpg '3' -->add not single patterns in table (patterns) GO SELECT 'Mining, msec' = DATEDIFF(millisecond, start_time, getdate()) FROM #save_time DROP TABLE #save_time GO

19 Departamento de Informática, Universidade do Minho 1 GRID - Grupo de Investigação e Desenvolvimento em Sistemas de Dados Fragment Growth 1. DECLARE pg_subPath CURSOR for 2. SELECT * 3. FROM order by ord 4. SELECT list_pg_item = pg_subPath.item 5. FOR each row in pg_subPath 6. BEGIN 7. SELECT node_path = pg_subPath.item+’%’+ c_confp.item 8. SELECT node_supp = 9. getNodeSupp(pg_subPath.prefix, node_path) 10. SELECT pat_item = pg_subPath.item 11. SELECT pat_fp = node_path+'%'+ pg_subPath.prefix 12. SELECT pat_cnt = node_supp 13. SELECT exist_pat = ( 14. SELECT count(*) FROM PATTERNS 15. WHERE item=pat_item and fp=pat_fp) 16. INSERT INTO PATTERNS (item,fp,cnt) 17. VALUES (pat_item, pat_fp, pat_cnt) 18. SELECT list_pg_item = list_pg_item 19. +’%’+ pg_subPath.item 20. END

20 Departamento de Informática, Universidade do Minho 1 GRID - Grupo de Investigação e Desenvolvimento em Sistemas de Dados Gerador de datasets

21 Departamento de Informática, Universidade do Minho 1 GRID - Grupo de Investigação e Desenvolvimento em Sistemas de Dados Comparativo

22 Departamento de Informática, Universidade do Minho 1 GRID - Grupo de Investigação e Desenvolvimento em Sistemas de Dados PGS open questions Problema para portabilidade do algoritmo – Outro DBMS, outro PGS ORACLE PLSQL Máximo cuidado com os cursores!

23 Departamento de Informática, Universidade do Minho 1 GRID - Grupo de Investigação e Desenvolvimento em Sistemas de Dados Sites Jiawei Han – Bart Goethals – Frequent Itemset Mining Implementations Repository – Weka 3: Data Mining Software in Java –

24 Departamento de Informática, Universidade do Minho 1 GRID - Grupo de Investigação e Desenvolvimento em Sistemas de Dados Trabalhos Relacionados Pattern Growth Tightly Coupled on RDBMS (PKDD’05 submitted) Integrating Pattern Growth Mining on SQL Server (technical report) A Hybrid Method to Discover Inter-Transactional Rules (JISBD’05 accepted)

25 Departamento de Informática, Universidade do Minho 1 GRID - Grupo de Investigação e Desenvolvimento em Sistemas de Dados Trabalhos Relacionados Ponto de partida para Mineração sobre cubos (ROLAP) – Itemset mining integrado em RDBMS – Mineração de cubos pre-computados – Mineração integrada com os cubos on-the-fly – Aplicação sobre webhouses Primeiras interações – When the Hunter becomes the prey... (DataGadgets’04) – Clickstreams, The basis to Establish User Navigation Patterns (DataMining’04) – Mining Clickstream based Data Cubes (ICEIS’04)

26 Departamento de Informática, Universidade do Minho 1 GRID - Grupo de Investigação e Desenvolvimento em Sistemas de Dados References(1) 1. Agarwal, R., Shim., R.: Developing tightly-coupled data mining application on a relational database system. In Proc.of the 2nd Int. Conf. on Knowledge Discovery in Database and Data Mining, Portland, Oregon (1996) 2. Agrawal, R., Imielinski, T., Swami, A..: Mining association rules between sets of items in large databases. In Proc. of the ACM SIGMOD Intl. Conference on Management of Data (1993) 207– Agrawal, R., Srikant., R.: Fast algorithms for mining association rules. In Proc. of the 20th Very Large Data Base Conference (1994) 487– Alves, R., Belo, O.: Integrating Pattern Growth Mining on SQL-Server RDBMS. Technical Report-003, University of Minho, Department of Informatics, May (2005) 5. Alves, R., Gabriel, P., Azevedo, P., Belo, O.: A Hybrid Method to Discover Inter-Transactional Rules. In Proceedings of the JISBD’2005, Granada (2005) to appear 6. Cheung, W., Zaïane, O. R.: Incremental Mining of Frequent Patterns Without Candidate Generation or Support Constraint, Seventh International Database Engineering and Applications Symposium (IDEAS 2003), Hong Kong, China, July (2003) El-Hajj, M., Zaïane, O.R.: Inverted Matrix: Efficient Discovery of Frequent Items in Large Datasets in the Context of Interactive Mining, in Proc Int'l Conf. on Knowledge Discovery and Data Mining (ACM SIGKDD), Washington, DC, USA, August (2003) Han, J., Pei, J., Yin., Y.: Mining frequent patterns without candidate generation. In Proc. of ACM SIGMOD Intl. Conference on Management of Data, (2000) 1–12

27 Departamento de Informática, Universidade do Minho 1 GRID - Grupo de Investigação e Desenvolvimento em Sistemas de Dados References(2) 9. Hidber, C.: Online association rule mining. In A. Delis, C. Faloutsos, and S. Ghandeharizadeh, editors, Proceedings of the 1999 ACM SIGMOD International Conference on Management of Data, volume 28(2) of SIGMOD Record. ACM Press (1999) 145– Orlando, S., Palmerini, P., Perego, R.: Enhancing the apriori algorithm for frequent set counting. In Y. Kambayashi, W. Winiwarter, and M. Arikawa, editors, Proceedings of the Third International Conference on Data Warehousing and Knowledge Discovery, volume 2114 of Lecture Notes in Computer Science (2001) 71– Orlando, S., Palmerini, P., Perego, R., Silvestri, F.: Adaptive and resource-aware mining of frequent sets. In V. Kumar, S. Tsumoto, P.S. Yu, and N.Zhong, editors, Proceedings of the 2002 IEEE International Conference on Data Mining. IEEE Computer Society (2002) To appear 12. Rantzau, R.: Processing frequent itemset discovery queries by division and set containment join operators. In DMKD03: 8th ACM SIGMOD Workshop on Research Issues in Data Mining and Knowledge Discovery (2003) 13. Sarawagi, S., Thomas, S., Agrawal, R.: Integrating mining with relational database systems: alternatives and implications. In Proc. of the ACM SIGMOD Conference on Management of data, Seattle, Washington, USA (1998) 14. Shang, X., Sattler, K., Geist, I.: Sql based frequent pattern mining without candidate generation. In SAC’04 Data Mining, Nicosia, Cyprus (2004) 15. Wang, H., Zaniolo, C.: Using SQL to build new aggregates and extenders for Object- Relational systems. In Proc. Of the 26th Int. Conf. on Very Large Databases, Cairo, Egypt (2000) 16. Yoshizawa, T., Pramudiono, I., Kitsuregawa, M.: Sql based association rule mining using commercial rdbms (ibm db2 udb eee). In In Proc. DaWaK, London, UK (2000)

28 GRID SD Extracção de padrões em bases de dados de grandes dimensões Centro de Ciências e Tecnologia da Computação Departamento de Informática Escola de Engenharia Universidade do Minho PORTUGAL Ronnie Alves Departamento de Informática, Universidade do Minho Belém, 10 de Janeiro de 2005


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