5. Cấu trúc P-set và thuật toán cải

5. Cấu trúc P-set và thuật toán cải tiến dựa trên P-set (iMEFIM)
Mặc dù tận dụng các thế mạnh của EFIM để khai thác nhanh HUI trên CSDL có sự thay đổi profit nhưng MEFIM tốn nhiều chi phí cho việc tạo phép chiếu trên tập X trên vùng giao dịch đang xét để dự toán sự triển vọng của các tập mở rộng. Với một tập X đang xét thì số phần tử cần mở rộng chính bằng lực lượng của tập phần tử phụ Secondary(X).
Xét tập X và z∈Secondary(X), và vùng dữ liệu D là các giao dịch có chứa X. Xét phép chiếu D_(X∪z), MEFIM buộc phải quét lại toàn bộ D một lần nữa, trong khi có thể xác định được vùng chiếu này khi tìm tập phần tử phụ Secondary(X).
Định nghĩa 19. Phép chiếu ngược của tập X trên D
Cho cơ sở dữ liệu D và tập X, P-set phép chiếu ngược của tập X trên D được xác định như sau P-set(X)={ T.id┤| T∈D∧X ⊆T}.
Ví dụ: Xét X={e}, P-set(X) ={T2,T4}.
Định nghĩa 20. Phép chiếu ngược mở rộng của tập X với i trên D
Cho CSDL D và tập X, P-set-ex(X,i) phép chiếu ngược của tập X với I trên D được xác định như sau Pex-set (X,i)={ T^'.id┤| T'∈〖cD〗_X∧i ⊆T'}.
Do P-set(X) chứa các T.id các giao dịch trên D có chứa X nên khi thực hiện các thao tác liên quan đến X, ta có thể truy cập nhanh đến các giao dịch trong P-set(X) mà không cần phải thực hiện tuần tự từng giao dịch trên D mà độ chính xác không thay đổi. Hiệu quả của P-set(X) tỉ lệ nghịch với độ phổ biến của X trên D.
Ví dụ. Xét X={e}, P-set(X) ={T2,T4}, cần tính độ hữu ích của X, ta trực tiếp đến T2 và T4 để tính thay vì duyệt cả 5 giao dịch và hiển nhiên hiệu quả khi sử dụng P-set({a}) thấp hơn của P-set({e}) do {a} xuất hiện trong nhiều giao dịch hơn {e}.
5.1. Thuật toán iMEFIM
Với việc sử dụng P-set, thuật toán iMEFIM thay đổi tại dòng 7 tính Pex-set(X,i) song song với su(X, i) và tại dòng 3, 5 của thủ tục Search (Xem hình 8 và 9).

Kết quả (Anh) 1:

5. The structure of the P-set and improved algorithm based on P-set (iMEFIM)Although the advantage of the strengths of EFIM to exploit fast HUI on the DATABASE change profit but expensive MEFIM for creating the projection on the set X on the transactions are reviewed to estimate the prospects of expansion. With a set X is considering the number of elements that need major expansion by force of the Secondary side element (X). Consider the set X and z ∈ Secondary (X), and D is the data region of the transaction contains X. Review D projection _ (X ∪ z), MEFIM forced to scan the entire D again, while it is possible to determine the region of this projection when search extra Secondary element set (X).Define 19. Reverse projection of X on the D For database D and X, P-set reverse projection of X on the D is determined as follows P-set (X) = {T.id not | T ∈ D ∧ X ⊆ T}. For example: Consider X = {e}, P-set (X) = {T2, T4}.Define 20. Reverse projection extension of the episode X with i on D For DATABASE D and X, P-set-ex (X, i) reverse projection of the set X with I on D is determined as follows Pex-set (X, i) = {T ^ ' .ID not | 〖 〗 CD ∈ t ' _ X i ∧ ⊆ T '}.Due to P-set (X) contains T.id transactions on D containing X should be when performing the operation related to X, we can have quick access to the transaction in the P-set (X) without the need to perform sequential individual transactions on D that accuracy does not change. The effect of P-set (X) inversely proportional to popularity of X on the D.For example. Consider X = {e}, P-set (X) = {T2, T4}, useful property of X need, we directly to T2 and T4 to the computer instead of the browser at all 5 patently efficient and transactions when using the P-set ({a}) lower than that of the P-set ({e}) by {a} appears in many more transactions {e}.5.1. iMEFIM algorithmWith the use of P-set, iMEFIM algorithm change at line 7 count Pex-set (X, i) parallel to the (X, i) and at line 3, 5 of the Search procedure (see Figure 8 and 9).

Kết quả (Anh) 2:

5. P-set structure and improved algorithm based on P-set (iMEFIM)
Although leverage strengths to exploit fast HUI Efim database changes on profit but MEFIM costly for creating projection on the set X on the transaction in question to estimate the prospects of the expansion set. With a set X are considered, the number of elements need to expand the training of forces of sub Secondary element (X).
Consider the set X and z∈Secondary (X), and the data D is the transaction containing X . Considering the projection D_ (X∪z), MEFIM forced to scan the entire D again, while it is possible to identify the collective reflections as looking secondary auxiliary element (X).
definition 19. projection X on D opposite collective
database For D and set X, P-set of the set X backward projection on D is defined as follows P-set (X) = {T.id┤ | T∈D∧X ⊆T}.
For example, X = {e} Reviews, P-set (X) = {T2, T4}.
Definition 20. The projection of the set X opposite expansion of i on D
For database D and set X, P-set-ex (X, i) the projection of the set X with the first reverse on D is defined as follows Pex-set (X, i) = {T ^ '. id┤ | CD〗 〖_X∧i T'∈ ⊆T '}.
Because P-set (X) contain transactions T.id D containing X so when performing operations related to X, you can access Quick access to transactions in P-set (X) without having done sequentially each transaction on D that accuracy does not change. The effectiveness of P-set (X) is inversely proportional to the popularity of X on D.
Example. X = {e} Reviews, P-set (X) = {T2, T4}, should take into account the usefulness of X, and we directly to T2 to T4 count instead of browsing all 5 transactions and obviously effective when use P-set ({a}) lower than the P-set ({e}) by {a} appear in more transactions {e}.
5.1. IMEFIM Algorithm
Using P-set, change algorithms at line 7 iMEFIM calculated Pex-set (X, i) parallel to the rubber (X, i) and at line 3 and 5 of the procedure Search (See Figure 8 and 9).