Abstract Discovering association ru

Abstract Discovering association rules is one of the important tasks in data mining.
While most of the existing algorithms are developed for efficient mining of frequent
patterns, it has been noted recently that some of the infrequent patterns, such as
indirect associations, provide useful insight into the data. In this paper, we propose
an efficient algorithm, called HI-mine, based on a novel data structure, called HIstruct,
for mining the complete set of indirect associations between items. Our
experimental results show that HI-mine’s performance is significantly better than
that of the previously developed algorithm for mining indirect associations on both
synthetic and real world data sets over practical ranges of support specifications

Kết quả (Việt) 1:

Trừu tượng Discovering Hiệp hội quy định là một trong những nhiệm vụ quan trọng trong khai thác dữ liệu.Trong khi hầu hết các thuật toán sẵn có đang phát triển cho các khai thác hiệu quả của thường xuyênMô hình, nó đã ghi nhận gần đây rằng một số các mô hình không thường xuyên, chẳng hạn nhưHiệp hội gián tiếp, cung cấp cái nhìn sâu sắc hữu ích vào các dữ liệu. Trong bài này, chúng tôi đề xuấtmột thuật toán hiệu quả, được gọi là HI-mỏ, dựa trên một cấu trúc dữ liệu tiểu thuyết, được gọi là HIstruct,cho khai thác mỏ hoàn thành thiết lập của các Hiệp hội gián tiếp giữa các mục. Chúng tôikết quả thử nghiệm cho thấy rằng hiệu suất HI-mỏ là tốt hơn đáng kể so vớiCác giải thuật trước đây phát triển cho khai thác mỏ Hiệp hội gián tiếp trên cả haiTổng hợp và thực thế giới tập hợp dữ liệu qua các phạm vi thực tế của các thông số kỹ thuật hỗ trợ

Kết quả (Việt) 2:

Tóm tắt các luật kết hợp Discovering là một trong những nhiệm vụ quan trọng trong việc khai thác dữ liệu.
Trong khi hầu hết các thuật toán hiện tại được phát triển để khai thác có hiệu quả thường xuyên
mô hình, nó đã được ghi nhận gần đây rằng một số các mô hình không thường xuyên, chẳng hạn như
các hiệp hội gián tiếp, cung cấp cái nhìn sâu sắc vào hữu ích các dữ liệu. Trong bài báo này, chúng tôi đề xuất
một thuật toán hiệu quả, gọi là HI-mỏ, dựa trên một cấu trúc dữ liệu mới, được gọi là HIstruct,
cho khai thác các bộ hoàn chỉnh của các hiệp hội gián tiếp giữa các mục. Chúng tôi
kết quả thực nghiệm cho thấy rằng hiệu suất HI-tôi là tốt hơn đáng kể hơn so với
của các thuật toán phát triển trước đây cho khai thác các hiệp hội gián tiếp trên cả hai
bộ dữ liệu trên thế giới tổng hợp và thực sự trên phạm vi thực tế của kỹ thuật hỗ trợ