In addition, the Chernoff bound-bas

In addition, the Chernoff bound-based pruning is the most important tool to speed up exact probabilistic frequent itemset mining algorithms. Based on computational analysis, the
computing Chernoff bound of each itemset is only O(N). However, DC and DP algorithms have to spend O(NlogN) and O(N2×min sup) to calculate the exact frequent probability for each an itemset, respectively. Therefore, it is clear that Chernoff bound-based pruning can reduce the running
time if it can filter out some infrequent itemsets.
1658

Kết quả (Việt) 1:

Ngoài ra, cắt tỉa ràng buộc dựa trên Chernoff là công cụ quan trọng nhất để tăng tốc độ chính xác itemset xác suất thường xuyên các thuật toán khai thác mỏ. Dựa trên phân tích tính toán, cácmáy tính Chernoff ràng buộc của mỗi itemset là chỉ O(N). Tuy nhiên, thuật toán DC và DP phải chi tiêu O(NlogN) và O (N2 × min sup) để tính toán xác suất thường xuyên chính xác cho mỗi một itemset, tương ứng. Vì vậy, nó là rõ ràng rằng cắt tỉa ràng buộc dựa trên Chernoff có thể làm giảm các hoạt độngthời gian nếu nó có thể lọc ra một số itemsets không thường xuyên.1658

Kết quả (Việt) 2:

Ngoài ra, cắt tỉa Chernoff ràng buộc dựa trên là công cụ quan trọng nhất để tăng tốc độ thuật toán khai thác tập phổ biến xác suất chính xác. Dựa trên phân tích tính toán,
tính toán Chernoff ràng buộc của mỗi tập phổ biến là chỉ O (N). Tuy nhiên, DC và DP thuật toán phải tiêu tốn O (NlogN) và O (N2 × min sup) để tính toán xác suất thường xuyên chính xác cho mỗi một tập phổ biến, tương ứng. Vì vậy, nó là rõ ràng rằng Chernoff ràng buộc dựa trên cắt tỉa có thể làm giảm hoạt động
thời gian nếu nó có thể lọc ra một số tập phổ biến thường xuyên.
1658