ABSTRACTIn this paper we propose a

ABSTRACT
In this paper we propose a new and elegant approach toward the generalization of frequent itemset mining to the multi relational case. We define relational itemsets that contain items from several relations, and a support measure that can easily be interpreted based on the key dependencies as defined in the relational scheme. We present an efficient depth first algorithm, which mines relational itemsets directly from arbitrary relational databases. Several experiments show the practicality and usefulness of the proposed approach.

Kết quả (Việt) 1:

Trừu tượng
trong bài báo này, chúng tôi đề xuất một cách tiếp cận mới và trang nhã về hướng tổng quát thường xuyên itemset khai thác đến trường hợp quan hệ đa. Chúng tôi xác định quan hệ itemsets có chứa các mặt hàng từ một số quan hệ, và một biện pháp hỗ trợ có thể dễ dàng được giải thích dựa trên quan hệ phụ thuộc chính như được định nghĩa trong các đề án quan hệ. Chúng tôi trình bày một thuật toán đầu tiên hiệu quả sâu, mà mines itemsets quan hệ trực tiếp từ bất kỳ quan hệ cơ sở dữ liệu. Một số thí nghiệm Hiển thị thực tiễn và tính hữu dụng của các phương pháp được đề xuất.

Kết quả (Việt) 2:

TÓM TẮT
Trong bài báo này chúng tôi đề xuất một cách tiếp cận mới và thanh lịch về phía tổng quát của khai thác tập phổ biến với các trường hợp đa quan hệ. Chúng ta định nghĩa tập phổ biến quan hệ có chứa các mục từ nhiều mối quan hệ, và là một biện pháp hỗ trợ có thể dễ dàng được giải thích dựa trên sự phụ thuộc chính theo quy định tại các chương trình quan hệ. Chúng tôi trình bày một thuật toán đầu tiên chiều sâu hiệu quả, trong đó mỏ tập phổ biến quan hệ cơ sở dữ liệu trực tiếp từ quan hệ tùy ý. Một số thí nghiệm cho thấy tính thực tế và tính hữu dụng của phương pháp đề xuất.