Here we compare the results of LFIM

Here we compare the results of LFIMiner_ALL with MAFIA_LO_ALL and FPMAX_LO_ALL for finding all maximum length frequent itemsets in Fig. 16. The left column shows the running time, the second column shows the number of itemsets processed by FPMAX_LO_ALL and LFIMiner_ALL, the third column shows the number of FP-tree nodes created by FPMAX_LO_ALL and LFIMiner_ALL, and the right column shows the number of maximum length frequent itemsets found. Compared with Fig. 13, similar results were found as before, though the time required for mining is longer. From the right column, we can see that in general the number of maximum itemsets is under several hundred, which is orders of magnitude smaller than the number of maximal frequent itemsets. For example, at support 10%, the number of MFI is 547 for Mushroom, 2,339,525 for Chess, 130,986 for Connect4, and 16,437 for Pumsb*, while the number of LFI is 8, 65, 2 and 1 respectively. Fig. 14 demonstrates the scalability of the three algorithms. This result is similar to the results presented in previous sections.

Kết quả (Việt) 1:

Ở đây chúng tôi so sánh kết quả của LFIMiner_ALL với MAFIA_LO_ALL và FPMAX_LO_ALL cho việc tìm kiếm tất cả chiều dài tối đa thường xuyên itemsets trong hình 16. Cột bên trái cho thấy thời gian chạy, cột thứ hai cho thấy số lượng itemsets xử lý bởi FPMAX_LO_ALL và LFIMiner_ALL, cột thứ ba cho thấy số FP-cây nút tạo ra bởi FPMAX_LO_ALL và LFIMiner_ALL, và cột bên phải cho thấy số lượng tối đa chiều dài thường xuyên itemsets tìm thấy. So với hình 13, kết quả tương tự đã được tìm thấy như trước đó, mặc dù thời gian cần thiết cho khai thác mỏ là lâu hơn. Từ cột bên phải, chúng ta có thể thấy rằng nói chung số lượng tối đa itemsets dưới vài trăm, đó là đơn đặt hàng của cường độ nhỏ hơn so với số lượng tối đa thường xuyên itemsets. Ví dụ, hỗ trợ 10%, số lượng các MFI là 547 cho nấm, 2,339,525 cho cờ vua, 130,986 cho Connect4, và 16,437 cho Pumsb *, trong khi số lượng LFI là 8, 65, 2 và 1 tương ứng. Hình 14 chứng tỏ khả năng mở rộng của các thuật toán ba. Kết quả này là tương tự như các kết quả trình bày trong phần trước.

Kết quả (Việt) 2:

Ở đây chúng ta so sánh các kết quả của LFIMiner_ALL với MAFIA_LO_ALL và FPMAX_LO_ALL cho việc tìm kiếm tất cả các chiều dài tối đa tập phổ biến trong hình. 16. Cột bên trái cho thấy thời gian chạy, cột thứ hai cho thấy số lượng các tập phổ biến bởi FPMAX_LO_ALL và LFIMiner_ALL, cột thứ ba cho thấy số lượng các nút FP-tree được tạo ra bởi FPMAX_LO_ALL và LFIMiner_ALL, và cột bên phải hiển thị số lượng tối đa chiều dài tập phổ biến được tìm thấy. So với hình. 13, kết quả tương tự cũng được tìm thấy như trước, mặc dù thời gian cần thiết để khai thác mỏ dài. Từ cột bên phải, chúng ta có thể thấy rằng trong tổng số các tập phổ biến tối đa là dưới vài trăm, đó là đơn đặt hàng của các cường độ nhỏ hơn so với số lượng các tập phổ biến tối đại. Ví dụ, tại vùng hỗ trợ 10%, số MFI là 547 cho nấm, 2.339.525 cho Chess, 130.986 cho Connect4, và 16.437 cho Pumsb *, trong khi số lượng LFI là 8, 65, 2 và 1 tương ứng. Hình. 14 minh chứng cho khả năng mở rộng của ba thuật toán. Kết quả này cũng tương tự như các kết quả trình bày trong phần trước.