Most of the algorithms for mining f

Most of the algorithms for mining frequent itemsets can be described using the item subset lattice framework [1,4,6,9]. This lattice shows how sets of items are completely enumerated in a search space. Assume there is a total lexicographic ordering 6L of all items in the database. This ordering is used to enumerate the item subset lattice (search space). A particular ordering affects the item relationships in the lattice but not its completeness. Fig. 1 shows a sample of a complete subset lattice for four items. The lattice can be traversed in a breadth-first way, a depth-first way or some other way according to a heuristic. The problem of finding the frequent itemsets in the database can be viewed as finding a cut through this lattice so that all those tree nodes above the cut are frequent itemsets, while all those below are infrequent.

Kết quả (Việt) 1:

Hầu hết các thuật toán cho khai thác mỏ thường xuyên itemsets có thể được mô tả bằng cách sử dụng khuôn khổ lưới tập con mục [1,4,6,9]. Lưới này cho thấy làm thế nào bộ mặt hàng hoàn toàn được liệt kê trong một không gian tìm kiếm. Giả sử có một tổng số lexicographic đặt hàng 6L của tất cả các mục trong cơ sở dữ liệu. Đặt hàng này được sử dụng để liệt kê các mục tập con lưới (không gian tìm kiếm). Một thứ tự cụ thể ảnh hưởng đến mối quan hệ mục trong mạng nhưng không đầy đủ của nó. Hình 1 cho thấy một mẫu của một tập hợp con hoàn thành lưới cho bốn mục. Lưới có thể được đi qua trong một cách chiều rộng-đầu tiên, một cách sâu đầu tiên hoặc một số cách khác theo một heuristic. Vấn đề của việc tìm kiếm các itemsets thường xuyên trong cơ sở dữ liệu có thể được xem như là việc tìm kiếm một cắt giảm thông qua lưới này do đó tất cả các nút cây ở trên việc cắt giảm là thường xuyên itemsets, trong khi tất cả những người dưới đây được không thường xuyên.

Kết quả (Việt) 2:

Hầu hết các thuật toán để khai thác tập phổ biến có thể được mô tả bằng cách sử dụng khuôn khổ mục tập hợp mạng [1,4,6,9]. Mạng tinh thể này cho thấy làm thế nào bộ mặt hoàn toàn được liệt kê trong một không gian tìm kiếm. Giả sử có một tổng 6L đặt hàng tự từ điển của tất cả các mục trong cơ sở dữ liệu. Sự sắp xếp này được sử dụng để liệt kê các mạng item tập con (không gian tìm kiếm). A đặt hàng đặc biệt ảnh hưởng đến các mối quan hệ mục trong mạng nhưng không đầy đủ của nó. Hình. 1 cho thấy một mẫu của một mạng tập hợp đầy đủ cho bốn mục. Mạng tinh thể có thể được đi qua một cách rộng-đầu tiên, một cách sâu-đầu tiên hoặc một số cách khác theo một heuristic. Các vấn đề của việc tìm kiếm các tập phổ biến trong các cơ sở dữ liệu có thể được xem như việc tìm kiếm một cắt qua lưới này để tất cả các nút trên cây cắt là tập phổ biến, trong khi tất cả những người dưới đây là không thường xuyên.