Chapters 6 and 7 present methods fo

Chapters 6 and 7 present methods for mining frequent patterns, associations, and
correlations in large data sets. Chapter 6 introduces fundamental concepts, such as
market basket analysis, with many techniques for frequent itemset mining presented
in an organized way. These range from the basic Apriori algorithm and its vari-
ations to more advanced methods that improve efficiency, including the frequent
pattern growth approach, frequent pattern mining with vertical data format, and min-
ing closed and max frequent itemsets. The chapter also discusses pattern evaluation
methods and introduces measures for mining correlated patterns. Chapter 7 is on
advanced pattern mining methods. It discusses methods for pattern mining in multi-
level and multidimensional space, mining rare and negative patterns, mining colossal
patterns and high-dimensional data, constraint-based patternmining, andmining com-
pressed or approximate patterns. It also introducesmethods for pattern exploration and
application, including semantic annotation of frequent patterns.

Kết quả (Việt) 1:

Chương 6 và 7 hiện nay phương pháp cho các mô hình thường xuyên khai thác mỏ, Hiệp hội, vàmối tương quan trong tập dữ liệu lớn. Chương 6 giới thiệu khái niệm cơ bản, chẳng hạn nhưphân tích thị trường giá trong giỏ hàng, với nhiều kỹ thuật cho khai thác mỏ itemset thường xuyên trình bàytrong một cách tổ chức. Những phạm vi từ các thuật toán Apriori cơ bản và của nó vari-ations để nâng cao hơn các phương pháp nâng cao hiệu quả, bao gồm cả các thường xuyênMô hình phát triển phương pháp tiếp cận, thường xuyên mô hình khai thác mỏ với các định dạng dữ liệu theo chiều dọc, và min-ing đóng cửa và tối đa thường xuyên itemsets. Các chương cũng thảo luận về mô hình đánh giáphương pháp và giới thiệu các biện pháp tương quan mô hình và khai thác mỏ. Chương 7 là ngàyCác phương pháp khai thác mỏ cao cấp mô hình. Thảo luận về phương pháp để mô hình khai thác mỏ ở đa-cấp và đa chiều không gian, mô hình hiếm và tiêu cực, khai thác mỏ khổng lồ và khai thác mỏMô hình và dữ liệu chiều cao, hạn chế dựa trên patternmining, andmining com -ép hoặc gần đúng mẫu. Nó cũng introducesmethods mô hình thăm dò vàứng dụng, bao gồm các chú giải ngữ nghĩa của các mô hình thường xuyên.

Kết quả (Việt) 2:

Chương 6 và 7 phương pháp hiện nay cho khai thác mô hình thường xuyên, các hiệp hội và
các mối tương quan trong các tập dữ liệu lớn. Chương 6 giới thiệu các khái niệm cơ bản, chẳng hạn như
phân tích giỏ thị trường, với nhiều kỹ thuật để khai thác tập phổ biến được trình bày
một cách có tổ chức. Những phạm vi từ các thuật toán Apriori cơ bản và các biến của nó
ations với các phương pháp tiên tiến hơn, nâng cao hiệu quả, bao gồm cả thường xuyên
tiếp cận tăng trưởng mô hình, mô hình khai thác thường xuyên với các định dạng dữ liệu theo chiều dọc, và min-
ing đóng cửa và các tập phổ biến tối đa. Chương này cũng thảo luận về đánh giá mô hình
phương pháp và giới thiệu các biện pháp khai thác mô hình tương quan. Chương 7 là về
phương pháp khai thác mô hình tiên tiến. Nó thảo luận về các phương pháp khai thác mô hình trong đa
cấp và không gian đa chiều, khai thác mô hình hiếm và tiêu cực, khai thác mỏ khổng lồ
mô hình dữ liệu và chiều cao, patternmining constraint-based, andmining đồng
mẫu ép hoặc gần đúng. Nó cũng introducesmethods thăm dò mô hình và
ứng dụng, trong đó có chú thích ngữ nghĩa của mô hình thường xuyên.