Conclusions. To sum up, under the d

Conclusions. To sum up, under the definition of expected support-based frequent itemset, there is no clear winner among current proposed mining algorithms. In the condition of dense datasets and higher min esup, UApriori spends the least time and memory. Otherwise, UH-Mine is the winner.

Kết quả (Việt) 1:

Kết luận. Tổng kết, theo định nghĩa của dự kiến sẽ dựa trên hỗ trợ thường xuyên itemset, có là không có người chiến thắng rõ ràng giữa các thuật toán khai thác đề xuất hiện tại. Trong điều kiện của datasets dày đặc và cao min esup, UApriori dành ít nhất là thời gian và bộ nhớ. Nếu không, UH-tôi là người chiến thắng.

Kết quả (Việt) 2:

Kết luận. Tóm lại, theo định nghĩa của dự kiến ​​hỗ trợ dựa trên tập phổ biến, không có người chiến thắng rõ ràng giữa các thuật toán khai thác đề xuất hiện. Trong điều kiện của các tập dữ liệu dày đặc và cao hơn min esup, UApriori dành thời gian ít nhất và bộ nhớ. Nếu không, UH-Mine là người chiến thắng.