Running Time. Figures 4(a) - 4(d) s

Running Time. Figures 4(a) - 4(d) show the running time of expected support-based algorithms w.r.t min esup in Connect, Accident, Kosarak, and Gazelle datasets. When min esup decreases, we observe that the running time of all the algorithms goes up. Moreover, UFP-growth is always the slowest in the above results. UApriori is faster than UHMine in Figures 4(a) and 4(b), on the other hand, UH-Mine is faster than UApriori in Figures 4(c) and 4(d).

Kết quả (Việt) 1:

Chạy thời gian. Con số 4(a) - 4(d) Hiển thị thời gian dự kiến sẽ hỗ trợ dựa trên thuật toán WRT min esup kết nối, tai nạn, Kosarak, và Gazelle datasets. Khi min esup giảm, chúng tôi quan sát thời gian chạy trong tất cả các thuật toán đi lên. Hơn nữa, sự phát triển UFP luôn luôn là chậm nhất trong các kết quả trên. UApriori là nhanh hơn so với UHMine ở con số 4(a) và 4(b), mặt khác, UH-mỏ là nhanh hơn so với UApriori nhân vật 4(c) và 4(d).

Kết quả (Việt) 2:

Thời lượng. Con số 4 (a) - 4 (d) cho thấy thời gian chạy của thuật toán hỗ trợ dự kiến ​​dựa trên wrt min esup trong Kết nối, tai nạn, Kosarak, và Gazelle bộ dữ liệu. Khi min esup giảm, chúng tôi nhận thấy rằng thời gian chạy của tất cả các thuật toán sẽ tăng lên. Hơn nữa, UFP-tăng trưởng luôn luôn là chậm nhất trong các kết quả trên. UApriori là nhanh hơn so với UHMine trong Hình 4 (a) và 4 (b), mặt khác, UH-Mine là nhanh hơn so với UApriori trong hình 4 (c) và 4 (d).