3.3.1 Poisson Distribution based UA

3.3.1 Poisson Distribution based UApriori
In [31], the authors proposed the Poisson distribution based approximate probabilistic frequent itemset mining algorithm, called PDUApriori. Since we know that the support of an itemset follows Poisson Binomial distribution that can be approximated by the Poisson distribution [12], the frequent probability of an itemset can be rewritten by the cumulative distribution function (CDF) of the Poisson distribution as follows.
Pr(X)  1 − e−λ
N×mXin sup
i=0
λi
i!

Kết quả (Việt) 1:

3.3.1 phân phối Poisson dựa UApriori[31], các tác giả đã đề xuất phân phối Poisson dựa trên thuật toán khai thác mỏ gần đúng itemset xác suất thường xuyên, được gọi là PDUApriori. Kể từ khi chúng tôi biết rằng sự hỗ trợ của một itemset theo phân phối Poisson nhị thức có thể được ước chừng bằng cách phân phối Poisson [12], xác suất thường xuyên của một itemset có thể được viết lại bởi hàm phân phối tích lũy (CDF) của phân phối Poisson như sau.PR(X) 1 − e−λN × mXin supTôi = 0Λitôi!

Kết quả (Việt) 2:

3.3.1 Poisson phân phối dựa UApriori
Trong [31], các tác giả đã đề xuất việc phân phối Poisson dựa xấp xỉ xác suất thuật toán khai thác tập phổ biến, được gọi là PDUApriori. Vì chúng ta biết rằng sự hỗ trợ của một tập phổ biến sau Poisson phân phối nhị thức có thể được xấp xỉ bởi sự phân bố Poisson [12], xác suất thường xuyên của một tập phổ biến có thể được viết lại bởi hàm phân phối tích lũy (CDF) của phân phối Poisson như sau.
Pr (X) ? 1 - e-λ
N × mXin sup
i = 0
λi
tôi!