where λ equals the expected support

where λ equals the expected support in the above formula since the parameter λ in the Poisson distribution is the expectation. PDUApriori algorithm is implemented as follows. Firstly, based on the given probabilistic frequent threshold pft, the algorithm computes the corresponding expected
support λ . Then, the algorithm treats λ as the minimum expected support and runs the UApriori algorithm to find all the expected support-based frequent itemsets as all the probabilistic frequent itemsets

Kết quả (Việt) 1:

nơi λ bằng sự hỗ trợ dự kiến trong công thức trên kể từ khi λ tham số bản phân phối Poisson là kỳ vọng. Thuật toán PDUApriori được thực hiện như sau. Trước hết, các thuật toán dựa trên pft thường xuyên ngưỡng xác suất nhất định, tính tương ứng dự kiếnhỗ trợ λ. Sau đó, các thuật toán xử lý λ là sự hỗ trợ mong đợi tối thiểu và chạy các thuật toán UApriori để tìm tất cả các dự kiến sẽ dựa trên hỗ trợ thường xuyên itemsets là tất cả các xác suất thường xuyên itemsets

Kết quả (Việt) 2:

nơi λ bằng sự hỗ trợ dự kiến trong công thức trên từ λ tham số trong việc phân phối Poisson là sự mong đợi. Thuật toán PDUApriori được thực hiện như sau. Thứ nhất, dựa trên pft ngưỡng thường xuyên xác suất nhất định, các thuật toán tính toán tương ứng với dự kiến
hỗ trợ λ. Sau đó, các thuật toán xử lý λ như sự hỗ trợ tối thiểu dự kiến và chạy thuật toán UApriori để tìm tất cả các hỗ trợ dựa trên tập phổ biến dự kiến thường xuyên như tất cả các tập phổ biến xác suất