Trong khi khai thác tập phổ biến ch

Trong khi khai thác tập phổ biến chỉ quan tâm đến sự xuất hiện của các mục trong giao dịch (Nghĩa là chúng có hay không có trong các giao dịch) thì khai thác tập hữu ích cao (HUI - High utility itemset) lại quan tâm đến lợi nhuận thu được khi bán các tập mục cùng nhau. Đã có nhiều phương pháp được phát triển nhằm nâng cao hiệu quả khai thác HUI nhưng các phương pháp này giả định profit của các item là cố định, nghĩa là chúng không thay đổi theo thời gian. Tuy nhiên trong thực tế, profit của các item (chẳng hạn giá bán của item) lại thường xuyên thay đổi (do thay đổi giá bán, khuyến mãi, etc.). Trong bài báo này, chúng tôi phát triển một phương pháp hiệu quả để khai thác HUI trên cơ sở dữ liệu có sự thay đổi profit của các item. Đầu tiên, chúng tôi phát biểu bài toán khai thác HUI trên CSDL có sự thay đổi profit. Các công thức tính trọng số hữu ích của giao dịch, trọng số hữu ích giao dịch của itemset cũng như tính độ hữu ích của itemset cũng sẽ được trình bày lại cho phù hợp với cách biểu diễn mới của CSDL. Do có sự thay đổi về công thức, chúng tôi cần modify thuật toán EFIM (là thuật toán khai thác HUI hiệu quả nhất hiện nay) để khai thác HUI trên CSDL mới. Cuối cùng, chúng tôi đề xuất cấu trúc P-set, dựa vào đó để phát triển thuật toán iMEFIM nhằm làm giảm số lượng giao dịch cần xét trong quá trình khai thác và vì vậy, làm giảm thời gian khai thác HUI. Kết quả thực nghiệm cho thấy thuật toán iMEFIM cải tiến giảm đáng kể số lần xét các giao dịch, thời gian khai thác và bộ nhớ sử dụng, đặc biệt là trên các cơ sở dữ liệu thưa.

Kết quả (Anh) 1:

While exploiting popular episodes were only interested in the appearance of the items in the transaction (i.e. they have or don't have in the trades) then the file extraction utility (HUI-High utility itemset) are interested in profits when selling the items together. There have been many methods are developed to improve the efficiency of extraction HUI but this method assumes the profit of the item is fixed, meaning that they do not change over time. But in fact, the profit of the item (for example, the selling price of the item) back often change (due to change in price, promotion, etc.). In this paper, we develop a method to efficiently exploit HUI on the database change profit of the item. First, we are addressing the problem of exploitation HUI on the DATABASE change profit. The calculated weight of useful trades, trading useful weight of itemset also as useful property of the itemset also will be presented back to match the performances of the new DATABASE. Due to a change in the formula, we need to modify the algorithm EFIM (mining algorithm is the most effective current HUI) to exploit the new DATABASE on the HUI. Finally, we propose the structure P-set, based on which to develop the iMEFIM algorithm to reduce the number of transactions that need consideration in the extraction process and thus, reduce the time to exploit the HUI. Experimental results showed improved iMEFIM algorithm significantly reduces the number of times the transaction, the time and memory use, especially on the basis of sparse data.

Kết quả (Anh) 2:

While exploiting common practice only concerned about the appearance of the items in the transaction (ie whether or not they are included in the transaction), the exploitation of useful set high (HUI - High utility itemset) interested to profit when selling the items set together. There have been developing methods to improve the efficiency of extraction HUI but these methods assume profit of items is fixed, meaning they do not change over time. However in practice, the profit of the item (eg selling price of the item) frequently change (due to changes in price, promotions, etc.). In this paper, we develop an effective method to exploit the database HUI on a change of the item profit. First, we spoke on the HUI mining problem to change the profit database. The formula for calculating the useful weight of the transaction, the transaction number of itemset useful as well as the usefulness of itemset will be restated to conform with the new representation of the database. Due to the change in the formula, we need to modify the algorithm Efim (HUI mining algorithms is most efficient at present) for HUI mining on the new database. Finally, we propose P-set structure on which to develop iMEFIM algorithm to reduce the number of transactions should be considered in the process of exploitation and therefore, reduces the time HUI mining. Experimental results show that the algorithm iMEFIM improvements significantly reduce the number of times the transaction consideration, extraction time and memory usage, especially on the database sir.