(1) MERIT uses the union strategy i

(1) MERIT uses the union strategy in which X's NC_Set is the subset of Y’s NC_Set if XCY. As a result, the memory usage of MERIT is large for a large number of EIs.
(2) MERIT scans the database three times to build the WPPC-tree. Then, it scans the WPPC-tree twice to create the NC_Set of erasable 1-itemsets. The previous steps take a lot of time and
operations.
(3) MERIT stores the value of a product's profit in each NC of NC_Set, which leads to data duplication.
MERIT has some problems which cause the loss of a large number of EIs:
(1) MERIT uses an if statement to check all subsets (k?1)-itemsets of a k-itemset X are erasable or not to avoid implementing the procedure NC_Combination. However, MERIT uses the deep-first-search strategy so there are not enough (k?1)-itemsets in the results for this check. The if statement is always false, therefore, all erasable k-itemsets (k 4 2) are always inerasa-ble. The results of MERIT are thus erasable 1-itemsets and erasable 2-itemsets. Once X’s NC_Set is determined, this algorithm can immediately decide whether X is erasable.
Hence, the if statement in this algorithm is unnecessary.
(2) MERIT enlarges the equivalence classes of EC v [k]; therefore, the results of this algorithm are not all EIs. This improves the mining time, but not all EIs are mined.

Kết quả (Việt) 1:

(1) bằng khen sử dụng các chiến lược liên minh, trong đó x NC_Set là tập con của Y NC_Set nếu XCY. Do đó, sử dụng bộ nhớ khen là lớn cho một số lớn các EIs.(2) khen quét cơ sở dữ liệu ba lần để xây dựng WPPC-cây. Sau đó, nó quét WPPC-cây hai lần để tạo ra NC_Set erasable 1-itemsets. Các bước trước đó mất rất nhiều thời gian vàhoạt động.(3) bằng khen cửa hàng giá trị của lợi nhuận của sản phẩm trong từng NC NC_Set, dẫn đến sao chép dữ liệu. Bằng khen có một số vấn đề mà gây ra sự mất mát của một số lượng lớn các EIs:(1) công Đức sử dụng một nếu tuyên bố để kiểm tra tất cả các tập con (k? 1)-itemsets X k-itemset được erasable hay không để tránh việc thực hiện các thủ tục NC_Combination. Tuy nhiên, bằng khen sử dụng chiến lược sâu đầu tiên tìm kiếm do đó không có đủ (k? 1)-itemsets trong các kết quả cho kiểm tra này. Những nếu tuyên bố là luôn luôn sai lầm, do đó, tất cả erasable k-itemsets (k 4 2) luôn luôn inerasa-ble. Kết quả khen thưởng là như vậy, erasable 1-itemsets và erasable 2-itemsets. Khi x NC_Set được xác định, thuật toán này có thể ngay lập tức quyết định cho dù X erasable. Do đó, việc nếu tuyên bố trong thuật toán này là không cần thiết. (2) khen enlarges lớp tương đương của EC v [k]; Vì vậy, kết quả của thuật toán này là không EIs tất cả. Điều này cải thiện thời gian khai thác, nhưng không phải tất cả EIs được khai thác.

Kết quả (Việt) 2:

(1) MERIT sử dụng các chiến lược công đoàn trong đó NC_Set X là tập con của Y NC_Set nếu XCY. Kết quả là, việc sử dụng bộ nhớ của MERIT là lớn cho một số lượng lớn các EIS.
(2) MERIT quét cơ sở dữ liệu ba lần để xây dựng các WPPC cây. Sau đó, nó quét WPPC cây hai lần để tạo ra các NC_Set của erasable 1-tập phổ biến. Các bước trước mất rất nhiều thời gian và
hoạt động.
(3) MERIT lưu trữ các giá trị lợi nhuận của sản phẩm trong mỗi NC của NC_Set, dẫn đến trùng lắp dữ liệu.
MERIT có một số vấn đề mà gây ra sự mất mát của một số lượng lớn các EIS:
( 1) MERIT sử dụng một câu lệnh if để kiểm tra tất cả các tập con (k? 1) -itemsets của một k-itemset X là erasable hay không để tránh việc thực hiện các thủ tục NC_Combination. Tuy nhiên, MERIT sử dụng các chiến lược đầu tiên tìm kiếm sâu để không có đủ (k? 1) -itemsets trong các kết quả cho việc kiểm tra này. Các tuyên bố nếu luôn luôn sai, do đó, tất cả erasable k-tập phổ biến (k 4 2) luôn inerasa-ble. Các kết quả của MERIT là như vậy, erasable 1-tập phổ biến và erasable 2 tập phổ biến. Khi NC_Set X được xác định, thuật toán này ngay lập tức có thể quyết định xem X là erasable.
Do đó, nếu tuyên bố trong thuật toán này là không cần thiết.
(2) MERIT phóng to các lớp tương đương của EC v [k]; Vì vậy, kết quả của thuật toán này là không phải tất cả EIS. Điều này cải thiện thời gian khai thác, nhưng không phải tất cả EIS được khai thác.