In addition, to trade off the accur

In addition, to trade off the accuracy for efficiency,approximate probabilistic frequent itemset mining algorithms are also proposed [10, 31]. For comparing the relationship between the two frequent itemset definitions, we use precision and recall as measures to evaluate the approximation effectiveness. Moreover, since the above inconsistent conclusions may be caused by the dependence on datasets, in this work, we choose six different datasets, three dense ones and three sparse ones with different probability distributions (e.g. Normal distribution Vs. Zipf distribution or High probability Vs. Low probability).

Kết quả (Việt) 1:

Ngoài ra, để thương mại off tính chính xác cho hiệu quả, xấp xỉ itemset xác suất thường xuyên khai thác mỏ thuật toán cũng đề nghị [10, 31]. Để so sánh mối quan hệ giữa hai định nghĩa itemset thường xuyên, chúng tôi sử dụng chính xác và thu hồi như các biện pháp để đánh giá hiệu quả xấp xỉ. Hơn nữa, kể từ khi các kết luận ở trên không phù hợp có thể được gây ra bởi sự phụ thuộc vào datasets, trong công việc này, chúng tôi chọn sáu datasets khác nhau, ba người dày đặc và ba người thưa thớt với sự phân bố xác suất khác nhau (ví dụ như phân phối bình thường vs Zipf phân phối hoặc xác suất cao thấp so với xác suất).

Kết quả (Việt) 2:

Ngoài ra, để đánh đổi tính chính xác cho hiệu quả, thuật toán khai thác tập phổ biến xác suất gần đúng cũng được đề xuất [10, 31]. Để so sánh mối quan hệ giữa hai định nghĩa tập phổ biến, chúng tôi sử dụng chính xác và thu hồi như các biện pháp để đánh giá hiệu quả xấp xỉ. Hơn nữa, kể từ khi kết luận không phù hợp trên có thể được gây ra bởi sự phụ thuộc vào các bộ dữ liệu, trong công việc này, chúng tôi chọn sáu bộ dữ liệu khác nhau, ba người dày đặc và ba người thưa thớt với phân bố xác suất khác nhau (ví dụ như phân phối bình thường Vs. Zipf phân phối hoặc xác suất cao Vs. xác suất thấp).