• Approximation probabilistic frequ

• Approximation probabilistic frequent itemset mining algorithms usually far outperform any existing exact probabilistic frequent itemset mining algorithms in the algorithm efficiency and the memory cost. Therefore, the result under the definition of probabilistic frequent itemset can be obtained by the existing solutions under the definition of expected support-based frequent
itemset if we compute the variance of the support of itemsets as well.

Kết quả (Việt) 1:

Thuật toán khai thác xác suất thường xuyên itemset • xấp xỉ thường đến nay tốt hơn bất kỳ thuật toán khai thác mỏ chính xác itemset xác suất thường xuyên sẵn có hiệu quả thuật toán và bộ nhớ chi phí. Vì vậy, kết quả theo định nghĩa xác suất itemset thường xuyên có thể được thu được bằng các giải pháp hiện tại theo định nghĩa của dự kiến sẽ dựa trên hỗ trợ thường xuyênItemset nếu chúng tôi tính toán phương sai của sự hỗ trợ của itemsets là tốt.

Kết quả (Việt) 2:

• Xấp xỉ thuật toán khai thác tập phổ biến xác suất thường xa tốt hơn bất kỳ thuật toán hiện chính xác theo xác suất khai thác tập phổ biến trong các thuật toán hiệu quả và chi phí bộ nhớ. Do đó, kết quả theo định nghĩa của xác suất tập phổ biến có thể được thu được bằng các giải pháp hiện có trong định nghĩa dự kiến hỗ trợ dựa trên thường xuyên
tập phổ biến nếu chúng ta tính toán phương sai của sự hỗ trợ của tập phổ biến là tốt.