Based on the FP-growth algorithm, o

Based on the FP-growth algorithm, one can find all frequent itemsets. In order to solve our problem, however,some modifications are required to guarantee that the frequent itemset generated by our algorithm has the maximum length. We constructed a simple algorithm named FPMAX_LO (Longest Only) by extending either the FP-growth or the FPMAX algorithm. FPMAX_LO is shown in Fig. 3. Like FP-growth,FPMAX_LO is recursive. The initial FP-tree constructed from the two scans of the database is passed on as the parameter of the first call of the algorithm. The item list Head, initialized to be empty, contains the items whose conditional FP-tree will be constructed from its conditional pattern base and will then be mined recursively. Before recursive call to FPMAX_LO, we already know that the combination set of Head and the items in the FP-tree is longer than the longest frequent itemset found so far (guaranteed by line (7)). Thus if there is only one single path in the FP-tree, the items in this path, together with Head, constitute a longer frequent itemset. If the FP-tree is not a single-path tree, then for each item in the header table, append the item to Head, construct the conditional pattern base of the new Head, and check in line (7) whether the combination set of Head with all frequent items Tail in the conditional pattern base is longer than the longest frequent itemset so far. If yes, we construct the conditional FP-tree based on the conditional pattern base and explore this tree recursively.

Kết quả (Việt) 1:

Dựa trên thuật toán FP-tăng trưởng, một trong những có thể tìm thấy tất cả các itemsets thường xuyên. Để giải quyết vấn đề của chúng tôi, Tuy nhiên, một số sửa đổi được yêu cầu để đảm bảo rằng itemset thường xuyên được tạo ra bởi thuật toán của chúng tôi có chiều dài tối đa. Chúng tôi xây dựng một thuật toán đơn giản đặt tên FPMAX_LO (dài nhất chỉ) bằng cách mở rộng FP-tăng trưởng hoặc các thuật toán FPMAX. FPMAX_LO được thể hiện trong hình 3. Giống như FP-tăng trưởng, FPMAX_LO là đệ quy. Ban đầu FP-cây xây dựng từ hai quét của cơ sở dữ liệu là thông qua ngày như tham số của cuộc gọi đầu tiên của thuật toán. Danh sách mục đầu, khởi tạo được sản phẩm nào, bao gồm các mục mà FP-cây có điều kiện sẽ được xây dựng từ mô hình có điều kiện cơ bản và sau đó sẽ là mỏ đệ quy. Trước khi đệ quy cuộc gọi đến FPMAX_LO, chúng tôi đã biết rằng các thiết lập sự kết hợp của đầu và các mặt hàng trong FP-cây là dài hơn dài nhất thường xuyên itemset tìm thấy cho đến nay (được bảo đảm bởi dòng (7)). Do đó nếu có chỉ có một con đường duy nhất trong FP-cây, các mục trong con đường này, cùng với đầu, chiếm một itemset còn thường xuyên. Nếu FP-cây là không một cây con đường duy nhất, sau đó cho mỗi mục trong bảng tiêu đề, thêm mục vào đầu, xây dựng các cơ sở có điều kiện mô hình của người đứng đầu mới, và kiểm tra trong dòng (7) cho dù bộ kết hợp đầu với tất cả các mục thường xuyên đuôi trong các cơ sở có điều kiện mẫu là dài hơn itemset dài nhất thường xuyên cho đến nay. Nếu có, chúng tôi xây dựng có điều kiện FP-cây dựa trên cơ sở có điều kiện mẫu và khám phá này đệ quy cây.

Kết quả (Việt) 2:

Dựa trên các thuật toán FP-tăng trưởng, người ta có thể tìm thấy tất cả các tập phổ biến. Để giải quyết vấn đề của chúng tôi, tuy nhiên, một số sửa đổi được yêu cầu để đảm bảo rằng các tập phổ biến được tạo ra bởi thuật toán của chúng tôi có độ dài tối đa. Chúng tôi đã xây dựng một thuật toán đơn giản có tên FPMAX_LO (Chỉ Longest) bằng cách mở rộng hoặc là FP-tăng trưởng hoặc các thuật toán FPMAX. FPMAX_LO được hiển thị trong hình. 3. Cũng giống như FP-tăng trưởng, FPMAX_LO là đệ quy. Các ban đầu FP-tree được xây dựng từ hai bản của cơ sở dữ liệu được truyền như tham số của cuộc gọi đầu tiên của thuật toán. Các danh mục Head, khởi tạo được sản phẩm nào, có chứa các mục trong đó có điều kiện FP-tree sẽ được xây dựng từ cơ sở mô hình có điều kiện của nó và sau đó sẽ được khai thác một cách đệ quy. Trước khi cuộc gọi đệ quy để FPMAX_LO, chúng tôi đã biết rằng sự kết hợp của thiết Head và các mục trong FP-tree là dài hơn so với tập phổ biến nhất được tìm thấy cho đến nay (được bảo đảm bởi dòng (7)). Vì vậy, nếu chỉ có một con đường duy nhất trong FP-tree, các mục trong con đường này, cùng với Trưởng, tạo thành một tập phổ biến hơn. Nếu FP-tree không phải là một cây đơn đường, sau đó cho mỗi mục trong bảng tiêu đề, gắn thêm các mục vào Head, xây dựng các cơ sở mô hình có điều kiện của các Head mới, và kiểm tra ở dòng (7) dù sự kết hợp của thiết Head với tất cả các mặt hàng thường xuyên Tail trong các cơ sở mô hình có điều kiện là dài hơn so với tập phổ biến nhất cho đến nay. Nếu có, chúng ta xây dựng các điều kiện FP-tree dựa trên cơ sở mô hình có điều kiện và khám phá cây này đệ quy.