3.3 Approximate Probabilistic Frequ

3.3 Approximate Probabilistic Frequent Algorithms
In this subsection, we focus on three approximate probabilistic frequent algorithms. Because the support of an itemset is considered as a random variable following Poisson Binomial distribution under both of definitions, the random variable, i.e., the support of an itemset, can be approximated by the Poisson distribution and the Normal distribution effectively when uncertain databases are large enough. Moreover, for random variables following Poisson distribution
and Normal distribution, we can efficiently calculate their probabilities if the expectations and the variances of these random variables are known. Therefore, approximate probabilistic frequent algorithms have the same efficiency of expected support-based algorithms and also guarantee to return frequent probabilities of all probabilistic frequent itemsets with high confidence.
1654

Kết quả (Việt) 1:

3,3 khoảng thuật toán xác suất thường xuyênTrong tiểu mục này, chúng tôi tập trung vào ba gần đúng các thuật toán xác suất thường xuyên. Vì sự hỗ trợ của một itemset được coi là một biến ngẫu nhiên theo phân phối Poisson nhị thức dưới cả hai định nghĩa, biến ngẫu nhiên, tức là, sự hỗ trợ của một itemset, có thể được ước chừng bằng cách phân phối Poisson và phân phối bình thường có hiệu quả khi cơ sở dữ liệu không chắc chắn là đủ lớn. Hơn nữa, cho biến ngẫu nhiên theo phân phối Poissonvà phân phối bình thường, chúng tôi có thể hiệu quả tính toán xác suất của họ nếu những kỳ vọng và sự chênh lệch của các biến ngẫu nhiên được biết đến. Vì vậy, gần đúng thuật toán xác suất thường xuyên có hiệu quả cùng một dự kiến sẽ hỗ trợ dựa trên thuật toán và cũng đảm bảo để trở lại thường xuyên xác suất của tất cả itemsets xác suất thường xuyên với sự tự tin cao.năm 1654

Kết quả (Việt) 2:

3.3 Các thuật toán xấp xỉ xác suất thường xuyên
Trong tiểu mục này, chúng tôi tập trung vào ba thuật toán gần đúng thường xuyên theo xác suất. Bởi vì sự hỗ trợ của một tập phổ biến được coi như là một biến ngẫu nhiên sau phân phối Poisson nhị thức dưới cả hai định nghĩa, các biến ngẫu nhiên, tức là, sự hỗ trợ của một tập phổ biến, có thể xấp xỉ bởi sự phân bố Poisson và phân phối bình thường có hiệu quả khi cơ sở dữ liệu không chắc chắn là lớn đủ. Hơn nữa, đối với các biến ngẫu nhiên phân phối Poisson sau
và phân phối bình thường, chúng ta có thể có hiệu quả tính toán xác suất của chúng nếu kỳ vọng và phương sai của các biến ngẫu nhiên được biết đến. Vì vậy, gần đúng các thuật toán xác suất thường xuyên có cùng một hiệu quả của thuật toán hỗ trợ dựa trên mong đợi và cũng đảm bảo để trở về xác suất thường xuyên của tất cả các tập phổ biến với xác suất tin cậy cao.
1654