Bài toán Khai thác tập hữu ích cao

Bài toán Khai thác tập hữu ích cao là một bài toán mở rộng của khai thác tập phổ biến thu hút được nhiều nhà khoa học quan tâm nghiên cứu. Trong nghiên cứu thị trường, lợi nhuận ngày càng được quan tâm nên khai thác tập hữu ích cao ngày càng được chú trọng. Vì vậy, đã có nhiều thuật toán khai thác tập hữu ích cao được đề xuất nhằm nâng cao hiệu quả khai thác HUIs, trong đó EFIM là thuật toán mới nhất áp dụng nhiều kỹ thuật để cải tiến tốc độ và không gian tìm kiếm như phép chiếu giao dịch, trộn giao dịch,… Tuy nhiên, EFIM vẫn còn tốn nhiều chi phí quét các dòng dữ liệu để xác định sự liên quan đến ứng viên đang xét làm giảm hiệu quả của thuật toán, đặc biệt là đối với cơ sở dữ liệu (CSDL) thưa. Bài báo này đề xuất thuật toán IEFIM vận dụng giải pháp chiếu ngược P-set để giảm số lượng giao dịch cần xét và vì vậy, làm giảm thời gian khai phá HUI. Kết quả thực nghiệm cho thấy thuật toán IEFIM đáng kể số lượng giao dịch cần xét và thời gian thực thi giảm đáng kể trên các CSDL thưa.

Kết quả (Anh) 1:

The problem of exploitation of useful high volume is an extension of the popular episode mining attracted many scientists interested in research. In market research, and more profits are concerned should harness the highly useful exercise is increasingly being focused on. So, there have been many useful volume extraction algorithm is high to raise the efficiency of extraction HUIs, which is the latest algorithm EFIM applied several techniques to improve the speed and the search space as projection of transactions, transaction mix, ... However, EFIM still expensive scans the data stream to determine relevance to candidates who are considering reducing the efficiency of the algorithm, especially for database (DATABASE). This paper proposes an algorithm IEFIM use reverse projection solutions P-set to reduce the number of transactions that need review and so reduce the time exploring HUI. Experimental results showed that a significant number of IEFIM algorithm needs review and implementation time significantly reduced on the DATABASE.

Kết quả (Anh) 2:

Problem Mining is a highly useful collection problems of exploiting expand common practice attracted many scientists interested in research. In market research, profit should increasingly interested in exploiting highly useful practice is increasingly focused. Therefore, many mining algorithms useful set high are proposed to improve the efficiency of extraction Huis, in which Efim is the latest algorithm applies multiple techniques to improve the speed and search space as projection transactions, transaction mix, ... However, Efim still costly scans the data stream to determine the candidate is related to consider reducing the efficiency of the algorithm, especially for body database (DB) said. This paper proposed algorithm IEFIM lighting solutions use reverse P-set to reduce the number of transactions should be considered and therefore, reduces the time to explore HUI. Experimental results show that the algorithm significantly IEFIM need to consider the number of transactions and the execution time significantly reduced on sparse databases.