Apriori, which is significant, suff

Apriori, which is significant, suffers from a number of inefficiencies or trade-offs, which have spawned other algorithms. Candidate generation generates large numbers of subsets (the algorithm attempts to load up the candidate set with as many as possible before each scan). Bottom-up subset exploration (essentially a breadth-first traversal of the subset lattice) finds any maximal subset S only after all 2^S-1 of its proper subsets.

Kết quả (Việt) 1:

Apriori, mà là quan trọng, đau khổ từ một số thiếu hiệu quả hoặc thương mại-offs đã sinh ra các thuật toán khác. Ứng cử viên thế hệ tạo ra số lượng lớn của các tập hợp con (các thuật toán cố gắng để tải lên các ứng cử viên thiết lập với càng nhiều càng tốt trước khi quét mỗi). Tập hợp con dưới lên thăm dò (về cơ bản là một chiều rộng-đầu tiên traversal của lưới tập con) tìm thấy bất kỳ tập con tối đa S chỉ sau khi tất cả 2 ^ S-1 của tập con thích hợp của nó.

Kết quả (Việt) 2:

Apriori, đó là quan trọng, bị một số lượng không hiệu quả hoặc thương mại-off, mà đã tạo ra thuật toán khác. Thế hệ Ứng viên tạo ra một số lượng lớn các tập con (các thuật toán cố gắng để tải lên các tập ứng cử viên với càng nhiều càng tốt trước mỗi lần scan). Từ dưới lên thăm dò tập con (thực chất là một traversal bề rộng đầu tiên của mạng lưới tập hợp con) tìm thấy bất kỳ tập con tối đa S chỉ sau khi tất cả 2 ^ S-1 của các tập con thích hợp của nó.