We implemented our technique within

We implemented our technique within DCI Closed, a new algorithm which exploits a depth-first visit of the search space, and adopts a vertical bitmap representation of the dataset. DCI Closed inherits from DCI [8, 7] – an efficient algorithm to mine frequent itemsets previously proposed – the in-core vertical bitwise representation of the dataset, and several optimization heuristics. In addition we devised innovative techniques specifically for DCI Closed, aimed at saving both space and time in computing itemset closures and their supports. In particular, since the basic operations to perform closures, support counts, and duplicate detections, are intersections of tidlists, i.e., lists of identifiers of the transactions which contain a given item, we particularly optimized this operation, and, when possible, we reused previously computed intersections to avoid redundant computations.

Kết quả (Việt) 1:

Chúng tôi thực hiện kỹ thuật của chúng tôi trong vòng DCI đóng cửa, một thuật toán mới mà khai thác chiều sâu vòng truy cập vào không gian tìm kiếm, và thông qua một đại diện dọc bitmap của bộ dữ liệu. DCI đóng cửa kế thừa từ DCI [8, 7]-một thuật toán efficient với tôi thường xuyên itemsets đề xuất trước đó-đại diện bitwise dọc ở cốt lõi của bộ dữ liệu, và một số tối ưu hóa chẩn đoán. Ngoài ra, chúng tôi nghĩ ra kỹ thuật sáng tạo specifically cho DCI đóng cửa, nhằm mục đích tiết kiệm không gian và thời gian trong máy tính itemset đóng cửa và hỗ trợ của họ. Đặc biệt, từ các hoạt động cơ bản để thực hiện đóng cửa, hỗ trợ đếm và phát hiện trùng lặp, nút giao thông của tidlists, ví dụ, danh sách identifiers của các giao dịch có chứa một mục nhất định, chúng tôi đặc biệt là tối ưu hóa hoạt động này, và, khi có thể, chúng tôi tái sử dụng nút giao thông trước đây tính để tránh dư thừa tính toán.

Kết quả (Việt) 2:

Chúng tôi thực hiện kỹ thuật của chúng tôi trong vòng DCI Closed, một thuật toán mới mà khai thác một depth- lần đầu tiên kinh của không gian tìm kiếm, và thông qua một đại diện bitmap theo chiều dọc của các bộ dữ liệu. DCI Closed thừa kế từ DCI [8, 7] - e ffi thuật toán cient để tôi tập phổ biến đề xuất trước đây - đại diện bitwise dọc trong lõi của tập dữ liệu, và một số heuristics tối ưu hóa. Ngoài ra, chúng tôi đã phát minh ra kỹ thuật sáng tạo Speci fi biệt cho DCI Closed, nhằm tiết kiệm cả không gian và thời gian để tính đóng cửa tập phổ biến và hỗ trợ của họ. Đặc biệt, kể từ khi hoạt động cơ bản để thực hiện việc đóng cửa, số lần hỗ trợ, và nhân đôi điểm nhận diện, là giao điểm của tidlists, tức là, danh sách của ers fi identi của các giao dịch đó có chứa một mục nào đó, chúng tôi đặc biệt tối ưu hóa hoạt động này, và khi có thể, chúng tôi sử dụng lại trước đây tính toán nút giao thông để tránh tính toán dự phòng.