3.1.3 UHMineUH-Mine [4] is also bas

3.1.3 UHMine
UH-Mine [4] is also based on the divide-and-conquer framework and the depth-first search strategy. The algorithm was extended from the H-Mine algorithm [27] which is classical algorithm in deterministic frequent itemset mining. In particular, H-Mine is quite suitable for sparse databases. UH-Mine algorithm can be outlined as follows. Firstly, it scans the uncertain database and finds all expected supportbased frequent items. Then, the algorithm builds a head table which contains all expected support-based frequent items. For each item, the head table stores three elements: the label of this item, the expected support of such item, and a pointer domain. After building the head table, the algorithm inserts all transactions into the data structure,UH-Struct.

Kết quả (Việt) 2:

3.1.3 UHMine
[4] UH-Mine cũng dựa trên khung divide-and-conquer và các chiến lược tìm kiếm theo chiều sâu. Các thuật toán đã được mở rộng từ các thuật toán H-Mine [27] đó là thuật toán cổ điển trong xác định khai thác tập phổ biến. Đặc biệt, H-Mine là khá phù hợp với cơ sở dữ liệu thưa thớt. Thuật toán UH-bom mìn có thể vạch ra như sau. Thứ nhất, nó quét các cơ sở dữ liệu không chắc chắn và tìm tất cả các dự đoán supportbased mặt hàng thường xuyên. Sau đó, các thuật toán xây dựng một bảng đầu, trong đó có tất cả các hỗ trợ dựa trên các hạng mục dự kiến thường xuyên. Đối với mỗi mục, bảng đầu lưu ba yếu tố: các nhãn hàng này, sự hỗ trợ dự kiến của mặt hàng đó, và một miền con trỏ. Sau khi xây dựng bảng đầu, thuật toán chèn tất cả các giao dịch vào các cấu trúc dữ liệu, UH-Struct.