In summary our performance study sh

In summary our performance study shows that AWAPT is more efficient and scalable than WAP Tree and FS-Tree, Whereas WAP tree is faster than FS -tree when the support threshold is low, and there are many long patterns. The AWAPT algorithm eliminates the need to store numerous intermediate WAP trees during mining. Since only the original tree is stored, it drastically cuts off huge memory access costs, which may include disk I/O cost in a virtual memory environment, especially when mining very long sequences with millions of records. This algorithm also eliminates the need to store and scan intermediate conditional pattern bases for reconstructing intermediate WAP trees.

9. Conclusions:
In this paper, we have developed a novel, scalable, and efficient frequent sequential
pattern mining method, called AWAPT. Our systematic performance study shows that AWAPT mines the complete set of patterns and is efficient and runs considerably faster than both based WAP Tree and FS-Tree algorithms. This algorithm uses the pre-order linking of header nodes to store all events ei in the same suffix tree closely together in the linkage, making the search process more efficient. A simple technique for assigning position codes to nodes of any tree has also emerged, which can be used to decide the relationship between tree nodes without repetitive traversals. The Extended version of Web Access Pattern approach is based on AWAPT, and avoids recursively re- constructing intermediate WAP-trees during mining of the original WAP tree for frequent patterns. The AWAPT algorithm is able to quickly determine the suffix of any frequent pattern prefix under consideration by comparing the assigned binary position codes of nodes of the tree.

Kết quả (Việt) 1:

Trong bản tóm tắt nghiên cứu hiệu suất của chúng tôi cho thấy rằng AWAPT là hiệu quả hơn và khả năng mở rộng hơn WAP cây và FS-cây, trong khi WAP cây là nhanh hơn FS-cây khi ngưỡng hỗ trợ là thấp, và có rất nhiều mô hình dài. Thuật toán AWAPT giúp loại bỏ sự cần thiết để lưu trữ nhiều trung gian WAP cây trong khai thác mỏ. Kể từ khi chỉ cây gốc được lưu trữ, nó mạnh vết cắt giảm chi phí truy cập bộ nhớ lớn, có thể bao gồm chi phí đĩa i/o trong một môi trường bộ nhớ ảo, đặc biệt là khi rất dài chuỗi với hàng triệu hồ sơ và khai thác mỏ. Thuật toán này cũng giúp loại bỏ sự cần thiết để lưu trữ và quét trung gian có điều kiện mẫu căn cứ để xây dựng lại các trung gian WAP cây. 9. kết luận:Trong bài này, chúng tôi đã phát triển một cuốn tiểu thuyết, khả năng mở rộng, và hiệu quả thường xuyên tuần tựmẫu phương pháp khai thác mỏ, gọi là AWAPT. Chúng tôi có hệ thống hiệu suất nghiên cứu cho thấy rằng AWAPT mỏ hoàn thành thiết lập mô hình và là hiệu quả và chạy nhanh hơn đáng kể so với cả hai dựa trên thuật toán WAP cây và FS-cây. Thuật toán này sử dụng các mẫu để liên kết của tiêu đề nút để lưu trữ tất cả sự kiện ei trong cùng một hậu tố cây chặt chẽ với nhau trong mối liên kết, làm cho quá trình tìm kiếm hiệu quả hơn. Một kỹ thuật đơn giản để gán vị trí mã cho nút của bất kỳ cây đã cũng nổi lên, mà có thể được sử dụng để quyết định mối quan hệ giữa các nút cây mà không có lặp đi lặp lại traversals. Phiên bản mở rộng của phương pháp tiếp cận mô hình truy cập Web dựa trên AWAPT, và tránh đệ quy re-xây dựng WAP-cây trung gian trong khai thác mỏ của cây WAP gốc cho các mô hình thường xuyên. Thuật toán AWAPT có thể nhanh chóng xác định hậu tố bất kỳ tiền tố mô hình thường xuyên đang được xem xét bằng cách so sánh các mã nhị phân trí được giao các nút của cây.

Kết quả (Việt) 2:

Trong bản tóm tắt nghiên cứu thực hiện của chúng tôi cho thấy rằng AWAPT là hiệu quả hơn và khả năng mở rộng hơn so với WAP Tree và FS-Tree, Xét cây WAP là nhanh hơn so với FS -tree khi ngưỡng hỗ trợ là thấp, và có rất nhiều mô hình dài. Các thuật toán AWAPT giúp loại bỏ sự cần thiết phải lưu trữ nhiều cây WAP trung gian trong quá trình khai thác mỏ. Vì chỉ có các gốc cây được lưu trữ, nó quyết liệt cắt chi phí truy cập bộ nhớ lớn, trong đó có thể bao gồm đĩa I / O chi phí trong một môi trường bộ nhớ ảo, đặc biệt là khi khai thác chuỗi rất dài với hàng triệu bản ghi. Thuật toán này cũng giúp loại bỏ sự cần thiết để lưu trữ và quét các căn cứ mô hình có điều kiện trung gian để xây dựng lại cây WAP trung gian. 9. Kết luận: Trong bài báo này, chúng tôi đã phát triển một cuốn tiểu thuyết, khả năng mở rộng, và tuần tự thường xuyên có hiệu quả phương pháp khai thác mô hình, gọi là AWAPT. Nghiên cứu hiệu suất hệ thống của chúng tôi cho thấy rằng mìn AWAPT bộ hoàn chỉnh các mô hình và là hiệu quả và chạy nhanh hơn đáng kể hơn cả WAP Tree và FS-Tree thuật toán dựa. Thuật toán này sử dụng các liên kết đặt hàng trước của các nút tiêu đề để lưu trữ tất cả các sự kiện ei trong cây hậu tố cùng nhau trong các mối liên kết, làm cho quá trình tìm kiếm hiệu quả hơn. Một kỹ thuật đơn giản để gán mã số vị trí để các nút của cây nào cũng đã xuất hiện, đó có thể được sử dụng để quyết định các mối quan hệ giữa các nút cây mà không traversals lặp đi lặp lại. Các phiên bản mở rộng của Web phương pháp truy cập mẫu được dựa trên AWAPT, và tránh đệ quy tái xây dựng trung WAP-cây trong khai thác của cây WAP ban đầu cho mô hình thường xuyên. Các thuật toán AWAPT có thể nhanh chóng xác định các hậu tố của tiền tố bất kì mô hình thường xuyên được xem xét bằng cách so sánh các mã nhị phân vị trí giao của các nút của cây.