The Apriori algorithm [2,3] is a cl

The Apriori algorithm [2,3] is a classic algorithm for finding frequent itemsets and most of algorithms are its variants. It uses frequent itemsets at level k to explore those at level k + 1, which needs one scan of the database. Besides, it employs the heuristic that all nonempty subsets of a frequent itemset must also be frequent, which prunes unpromising candidates to narrow down the search space. Apriori is based on the horizontal format of the database representation, in which a transaction is represented as an item list. An alternative way is to represent a database in vertical format, i.e., each item is associated with a set of transaction identifiers (TIDs) that include the item. As a representative in this group, VIPER [17] uses a vertical bit-vector with compression to store intermediate data during execution and performs counting with a vertical TID-list approach.

Kết quả (Việt) 1:

Thuật toán Apriori [2,3] là một thuật toán cổ điển cho việc tìm kiếm thường xuyên itemsets và hầu hết các thuật toán là các biến thể. Nó sử dụng thường xuyên itemsets ở cấp k để khám phá những cấp k + 1, cần một quét của cơ sở dữ liệu. Bên cạnh đó, nó sử dụng heuristic rằng tất cả con nonempty của một itemset thường xuyên cũng phải thường xuyên, mà prunes unpromising ứng cử viên để thu hẹp không gian tìm kiếm. Apriori dựa trên định dạng nằm ngang của đại diện cơ sở dữ liệu, trong đó một giao dịch được thể hiện như một danh mục. Một cách khác là để đại diện cho một cơ sở dữ liệu ở định dạng thẳng đứng, tức là, mỗi mục được liên kết với một tập hợp các định danh giao dịch (TIDs) bao gồm mục. Như là một đại diện trong nhóm này, VIPER [17] sử dụng một chút thẳng đứng, véc tơ với nén để lưu trữ dữ liệu trung gian trong quá trình thực hiện và thực hiện đếm với một cách tiếp cận TID-danh sách thẳng đứng.

Kết quả (Việt) 2:

Các thuật toán Apriori [2,3] là một thuật toán cổ điển cho việc tìm kiếm các tập phổ biến và hầu hết các thuật toán là biến thể của nó. Nó sử dụng các tập phổ biến ở mức k để khám phá những cấp k + 1, mà cần một quét của các cơ sở dữ liệu. Bên cạnh đó, nó sử dụng các heuristic tất cả các tập con khác rỗng của một tập phổ biến cũng phải được thường xuyên, mà mận ứng cử viên hứa hẹn để thu hẹp không gian tìm kiếm. Apriori được dựa trên định dạng ngang của các đại diện cơ sở dữ liệu, trong đó một giao dịch được biểu diễn như là một danh sách các mục. Một cách khác là đại diện cho một cơ sở dữ liệu ở định dạng theo chiều dọc, tức là, mỗi mục được liên kết với một tập hợp các định danh giao dịch (TIDs) bao gồm các hạng mục. Là một đại diện trong nhóm này, VIPER [17] sử dụng một bit-vector thẳng đứng với nén để lưu trữ dữ liệu trung gian trong quá trình thực hiện và thực hiện đếm với một cách tiếp cận TID-list dọc.