An efficient heuristic approach combining maximal itemsets and area measure for compressing voluminous table constraints
| Autor: | Soufia Bennai, Kamal Amroun, Samir Loudni, Abdelkader Ouali |
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| Přispěvatelé: | Université Abderrahmane Mira [Béjaïa], Théorie, Algorithmes et Systèmes en Contraintes (LS2N - équipe TASC ), Laboratoire des Sciences du Numérique de Nantes (LS2N), Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-IMT Atlantique (IMT Atlantique), Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-École Centrale de Nantes (Nantes Univ - ECN), Nantes Université (Nantes Univ)-Nantes Université (Nantes Univ)-Nantes université - UFR des Sciences et des Techniques (Nantes univ - UFR ST), Nantes Université - pôle Sciences et technologie, Nantes Université (Nantes Univ)-Nantes Université (Nantes Univ)-Nantes Université - pôle Sciences et technologie, Nantes Université (Nantes Univ)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-IMT Atlantique (IMT Atlantique), Nantes Université (Nantes Univ), Equipe CODAG - Laboratoire GREYC - UMR6072, Groupe de Recherche en Informatique, Image et Instrumentation de Caen (GREYC), Université de Caen Normandie (UNICAEN), Normandie Université (NU)-Normandie Université (NU)-École Nationale Supérieure d'Ingénieurs de Caen (ENSICAEN), Normandie Université (NU)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Caen Normandie (UNICAEN), Normandie Université (NU)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS) |
| Rok vydání: | 2022 |
| Předmět: |
FOS: Computer and information sciences
Voluminous table constraint Computer Science - Artificial Intelligence Compression Databases (cs.DB) Data_CODINGANDINFORMATIONTHEORY Table constraint [INFO.INFO-AI]Computer Science [cs]/Artificial Intelligence [cs.AI] Theoretical Computer Science Artificial Intelligence (cs.AI) Computer Science - Databases Maximal frequent itemsets Hardware and Architecture Software Information Systems |
| Zdroj: | Journal of Supercomputing Journal of Supercomputing, 2023, 79 (1), pp.650-676. ⟨10.1007/s11227-022-04667-1⟩ |
| ISSN: | 0920-8542 1573-0484 |
| DOI: | 10.48550/arxiv.2203.11208 |
| Popis: | International audience; Constraint Programming is a powerful paradigm to model and solve combinatorial problems. While there are many kinds of constraints, the table constraint is perhaps the most significant—being the most well-studied and has the ability to encode any other constraints defined on finite variables. However, constraints can be very voluminous and their size can grow exponentially with their arity. To reduce space and the time complexity, researchers have focused on various forms of compression. In this paper, we propose a new approach based on maximal frequent itemsets technique and area measure for enumerating the maximal frequent itemsets relevant for compressing table constraints. Our experimental results show the effectiveness and efficiency of this approach on compression and on solving compressed constraint satisfaction problem. |
| Databáze: | OpenAIRE |
| Externí odkaz: |
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