It is reasonable because UApriori o

It is reasonable because UApriori outperforms other algorithms under the conditions that uncertain dataset is dense and min esup is high enough. These conditions cause the search space of mining algorithm relatively small. Under this case, the breath-first-search-based algorithms are faster than the depth-first-search-based algorithms. Thus, UApriori outperforms the other two depth-first-search-based algorithms in Figure 4(a) and 4(b). Otherwise, the depth-firstsearch- based algorithm, UH-Mine, is better, which is proved by Figure 4(c) and 4(d).

Kết quả (Việt) 1:

Nó là hợp lý bởi vì UApriori nhanh hơn so với các thuật toán khác theo các điều kiện không chắc chắn những gì số liệu là dày đặc và min esup là đủ cao. Những điều kiện gây ra không gian tìm kiếm của thuật toán khai thác mỏ tương đối nhỏ. Trong trường hợp này, hơi thở đầu tiên-tìm-dựa trên các thuật toán nhanh hơn so với chiều sâu đầu tiên-tìm-dựa trên các thuật toán. Vì vậy, UApriori nhanh hơn so với các khác hai chiều sâu đầu tiên-tìm-dựa trên thuật toán trong hình 4(a) và 4(b). Nếu không, độ sâu-firstsearch-dựa trên thuật toán, UH-mỏ, là tốt hơn, mà đã được chứng minh bởi con số 4(c) và 4(d).

Kết quả (Việt) 2:

Đó là lý do UApriori nhanh hơn so với các thuật toán khác theo các điều kiện mà dữ liệu không chắc chắn là dày đặc và min esup là đủ cao. Những điều kiện này gây ra không gian tìm kiếm các thuật toán khai thác tương đối nhỏ. Theo trường hợp này, các thuật toán hơi thở đầu tiên dựa trên tìm kiếm được nhanh hơn các thuật toán độ sâu-đầu-dựa trên tìm kiếm. Như vậy, UApriori nhanh hơn so với các thuật toán hai chiều sâu-đầu-dựa trên tìm kiếm khác trong Hình 4 (a) và 4 (b). Nếu không, dựa trên thuật toán độ sâu firstsearch-, UH-Mine, là tốt hơn, mà bằng chứng là hình 4 (c) và 4 (d).