In addition, according to Figures 5

In addition, according to Figures 5(b) and 5(d), this is very clear that DPB and DPNB require less memory than DCB and DCNB. It is reasonable because both DCB and DCNB trade off the memory for the efficiency based on their the divide-and-conquer strategy. In addition, we can observe
that the memory usage trend of DCNB changes sharply with decreasing min sup because there are a few frequent itemsets when min sup is high and most of infrequent itemsets are filtered out by the Chernoff bound-based pruning. In particular, we can find that similar observations w.r.t min sup are shown in both the dense and the sparse datasets, which indicate that the density of the databases is not the key factor affecting the running time and the memory usage of exact probabilistic frequent algorithms.
Effect of pft. Figures 5(e) and 5(g) report the running

Kết quả (Việt) 1:

Ngoài ra, theo con số 5(b) và 5(d), điều này là rất rõ ràng rằng DPB và DPNB yêu cầu ít bộ nhớ hơn DCB và DCNB. Nó là hợp lý bởi vì cả hai DCB và DCNB thương mại off bộ nhớ cho hiệu quả dựa trên của chiến lược phân chia và chinh phục. Ngoài ra, chúng tôi có thể quan sátrằng xu hướng sử dụng bộ nhớ của DCNB thay đổi mạnh với giảm min sup bởi vì có một vài itemsets thường xuyên khi min sup là cao và hầu hết itemsets không thường xuyên được lọc bởi cắt tỉa ràng buộc dựa trên Chernoff. Đặc biệt, chúng tôi có thể tìm thấy rằng tương tự như quan sát WRT min sup sẽ được hiển thị trong cả các dày đặc và datasets thưa thớt, mà chỉ ra rằng mật độ của các cơ sở dữ liệu không phải là yếu tố ảnh hưởng đến thời gian chạy và sử dụng bộ nhớ chính xác thuật toán xác suất thường xuyên. Ảnh hưởng của pft. Con số báo cáo 5(e) và 5(g) các hoạt động

Kết quả (Việt) 2:

Ngoài ra, theo hình 5 (b) và 5 (d), điều này là rất rõ ràng rằng DPB và DPNB đòi hỏi ít bộ nhớ hơn DCB và DCNB. Đó là lý do cả hai DCB và thương mại DCNB ra khỏi bộ nhớ cho hiệu quả dựa trên các chiến lược chia-và-chinh phục của họ. Ngoài ra, chúng ta có thể quan sát
rằng việc sử dụng bộ nhớ của các xu hướng DCNB thay đổi rõ rệt với giảm min sup vì có một vài tập phổ biến khi min sup là cao và hầu hết các tập phổ biến thường xuyên được lọc ra bởi Chernoff tỉa bị ràng buộc dựa trên. Đặc biệt, chúng ta có thể tìm thấy những quan sát đó tương tự như sup min wrt được thể hiện trong cả hai dày đặc và các bộ dữ liệu thưa thớt, trong đó chỉ ra rằng mật độ của các cơ sở dữ liệu không phải là yếu tố quan trọng ảnh hưởng đến thời gian chạy và sử dụng bộ nhớ của chính xác các thuật toán thường xuyên xác suất.
Ảnh hưởng của pft. Hình 5 (e) và 5 (g) báo cáo các hoạt động