In this paper we investigate in dep

In this paper we investigate in depth the problem of the generation of duplicated closed itemsets. We claim that this problem is a consequence of the strategy adopted by current algorithms to browse the lattice of frequent itemsets, and we propose an innovative strategy, based on a lexicographically ordered visit of the lattice, which entails a general technique for promptly detecting and discarding duplicates. Our technique is highly efficient, and does not require to keep in the main memory the whole set of closed patterns mined so far. It can be exploited with substantial performance benefits by all algorithms using a vertical representation of the dataset.

Kết quả (Việt) 1:

Trong bài này chúng tôi điều tra sâu vấn đề của thế hệ trùng lặp itemsets đóng cửa. Chúng tôi cho rằng vấn đề này là một hệ quả của các chiến lược được thông qua bởi các thuật toán hiện tại để trình duyệt mạng của itemsets thường xuyên, và chúng tôi đề xuất một chiến lược sáng tạo, dựa trên một chuyến thăm đã ra lệnh lexicographically của lưới, đòi hỏi một kỹ thuật chung cho nhanh chóng phát hiện và discarding trùng lặp. Kỹ thuật của chúng tôi là rất efficient, và không cần giữ trong bộ nhớ chính tập đóng mẫu, toàn bộ được khai thác cho đến nay. Nó có thể được khai thác với lợi đáng kể hiệu suất của tất cả các thuật toán bằng cách sử dụng một đại diện đứng của bộ dữ liệu.

Kết quả (Việt) 2:

Trong bài báo này chúng tôi điều tra sâu các vấn đề của thế hệ của đôi tập đóng. Chúng tôi cho rằng vấn đề này là một hệ quả của các chiến lược được thông qua bởi các thuật toán hiện tại để duyệt lưới các tập phổ biến, và chúng tôi đề xuất một chiến lược sáng tạo, dựa trên một chuyến thứ tự từ điển đặt hàng của các mạng tinh thể, trong đó đòi hỏi một kỹ thuật chung cho kịp thời phát hiện và loại bỏ bản sao. Kỹ thuật của chúng tôi là rất e ffi cient, và không cần phải giữ trong bộ nhớ chính của toàn bộ tập các mô hình khép kín khai thác cho đến nay. Nó có thể được khai thác với hiệu suất đáng kể ts bene fi bởi tất cả các thuật toán sử dụng một đại diện theo chiều dọc của các bộ dữ liệu.