5.1 PatternsSeveral interesting pat

5.1 Patterns
Several interesting patterns were discovered in the Student database, and we now discuss a few of them. We found
{(S.Study = 1-MINF-DB)}P.PID with a support of 63%, stating
that 63% of the professors teach a course that is taken by
students of 1-MINF-DB. We also find this pattern with a differ- ent key {(S.Study = 1-MINF-DB)}S.SID with a support of 7%,
telling us that only 7% of the students belong to 1-MINF-DB.
This is a clear example of the merit of key-based frequency. Some patterns found in the HEP database include the fol-
lowing association rules: {(earliest year =2002)} ⇒paper.id
{(published=false)} and {(earliest year =2003) ⇒paper.id
(published=false)} with respectively 60% and 93% confi-dence. Since the dataset is from the 2003 KDD-Cup, this tells us that most recently submitted papers (earliest year > 2002) are not yet published. These examples demonstrate that relational itemsets and rules with key-based frequency allow us to find interesting, easily interpretable patterns.

Kết quả (Việt) 1:

5.1 patterns
một số mô hình thú vị đã được phát hiện trong cơ sở dữ liệu cho sinh viên, và bây giờ chúng tôi thảo luận về một vài trong số đó. Chúng tôi tìm thấy
{(S.Study = 1-MINF-DB)} P.PID với một sự hỗ trợ của 63%, nói
đó 63% của các giáo sư dạy một khóa học được thực hiện bởi
sinh viên của 1-MINF-DB. Chúng tôi cũng tìm thấy mô hình này với một phím khá-ent {(S.Study = 1-MINF-DB)} S.SID với một sự hỗ trợ của 7%,
cho chúng tôi biết rằng chỉ có 7% của các sinh viên thuộc về 1-MINF-DB.
đây là một ví dụ rõ ràng về các bằng khen của chính dựa trên tần số. Một số mô hình được tìm thấy trong cơ sở dữ liệu HEP bao gồm fol-
lowing Hiệp hội quy tắc: {(sớm nhất năm = 2002)} ⇒paper.id
{(published=false)} và {(sớm nhất năm = 2003) ⇒paper.id
(published=false)} với tương ứng 60% và 93% cấu-dence. Kể từ khi bộ dữ liệu là từ năm 2003 KDD-Cup, điều này cho chúng ta mà đặt mới gửi giấy tờ (sớm nhất năm > 2002) không được công bố. Những ví dụ chứng minh rằng quan hệ itemsets và quy tắc với phím dựa trên tần suất cho phép chúng tôi để tìm mô hình thú vị, dễ dàng interpretable.

Kết quả (Việt) 2:

5.1 Patterns
Một số mô hình thú vị được phát hiện trong cơ sở dữ liệu sinh viên, và bây giờ chúng tôi thảo luận về một vài trong số họ. Chúng tôi tìm thấy
{(S.Study = 1-MINF-DB)} P.PID với sự hỗ trợ của 63%, trong đó nêu
rằng 63% các giáo sư giảng dạy một khóa học được thực hiện bởi
sinh viên của 1-MINF-DB. Chúng tôi cũng tìm thấy mô hình này với một chìa khóa khác nhau-ent {(S.Study = 1-MINF-DB)} S.SID với sự hỗ trợ của 7%,
nói với chúng tôi rằng chỉ có 7% số học sinh thuộc 1-MINF-DB .
Đây là một ví dụ rõ ràng về công đức của tần số quan trọng dựa trên. Một số mô hình được tìm thấy trong cơ sở dữ liệu bao gồm các fol HEP-
luật kết hợp rống: {(năm đầu tiên = 2002)} ⇒ paper.id
{(xuất bản = false)} và {(năm đầu tiên = 2003) ⇒ paper.id
(xuất bản = false )} lần lượt là 60% và 93% confi trú. Kể từ khi dữ liệu là từ KDD-Cup 2003, điều này cho chúng ta biết giấy tờ gần đây nhất gửi (năm đầu tiên> 2002) chưa được công bố. Những ví dụ này chứng minh rằng tập phổ biến quan hệ và quy định với tần số quan trọng dựa trên cho phép chúng ta tìm thấy thú vị, mô hình dễ giải thích.