High Average-Utility Itemset Mining with A Novel Vertical Weak Upper Bound

Mã QR

High Average-Utility Itemset Mining with A Novel Vertical Weak Upper Bound

High Average Utility Itemset (HAUI) mining (HAUIM) is an important task in data mining, as it has practical applications in diverse domains. To design efficient algorithms for HAUIM, researchers need to utilize upper bounds (UB) and weak upper bounds (WUB), along with corresponding pruning strategie...

Mô tả đầy đủ

Đã lưu trong:

Chi tiết về thư mục
Những tác giả chính:	Trần, Thống, Dương, Văn Hải, Trương, Chí Tín
Định dạng:	Conference paper
Ngôn ngữ:	Vietnamese
Được phát hành:	IEEE 2024
Truy cập trực tuyến:	https://scholar.dlu.edu.vn/handle/123456789/3528
Các nhãn:	Thêm thẻ Không có thẻ, Là người đầu tiên thẻ bản ghi này!

Thư viện lưu trữ:	Thư viện Trường Đại học Đà Lạt

Những quyển sách tương tự

High Average-Utility Itemset Mining with A Novel Vertical Weak Upper Bound
Bỡi: Trần, Thống, et al.
Được phát hành: (2024)

Efficient high average-utility itemset mining using novel vertical weak upper-bounds
Bỡi: Trương, Chí Tín, et al.
Được phát hành: (2023)

Efficient vertical mining of high average-utility itemsets based on novel upper-bounds
Bỡi: Trương, Chí Tín, et al.
Được phát hành: (2023)

H-FHAUI: Hiding Frequent High Average Utility Itemsets
Bỡi: Lê, Hoài Bắc, et al.
Được phát hành: (2023)

CG-FHAUI: An efficient algorithm for simultaneously mining succinct pattern sets of frequent high average utility itemsets
Bỡi: Dương, Văn Hải, et al.
Được phát hành: (2024)

Mining interesting sequences with low average cost and high average utility
Bỡi: Trương, Chí Tín, et al.
Được phát hành: (2023)

Efficient Algorithms for Mining Closed and Maximal High Utility Itemsets
Bỡi: Dương, Văn Hải, et al.
Được phát hành: (2023)

Approximate high utility itemset mining in noisy environments
Bỡi: Yoonji Baek, et al.
Được phát hành: (2021)

Efficient mining of concise and informative representations of frequent high utility itemsets
Bỡi: Trần, Thống, et al.
Được phát hành: (2024)

Efficient mining of concise and informative representations of frequent high utility itemsets
Bỡi: Trần, Thống, et al.
Được phát hành: (2024)

Efficient algorithms for mining closed and maximal high utility itemsets
Bỡi: Dương, Văn Hải, et al.
Được phát hành: (2023)

Efficient Algorithms for Mining Closed and Maximal High Utility Itemsets
Bỡi: Dương, Văn Hải, et al.
Được phát hành: (2024)

Efficient algorithms for mining closed and maximal high utility itemsets
Bỡi: Hoàng, Minh Tiến, et al.
Được phát hành: (2024)

MFG-HUI: An Efficient Algorithm for Mining Frequent Generators of High Utility Itemsets
Bỡi: Dương, Văn Hải, et al.
Được phát hành: (2024)

MFG-HUI: An Efficient Algorithm for Mining Frequent Generators of High Utility Itemsets
Bỡi: Dương, Văn Hải, et al.
Được phát hành: (2024)

Mining association rules from high utility itemsets
Bỡi: Nguyễn, Thị Thúy Loan, et al.
Được phát hành: (2024)

EHAUSM: An efficient algorithm for high average utility sequence mining
Bỡi: Trương, Chí Tín, et al.
Được phát hành: (2024)

Mining High Utility Sequences with a Novel Utility Function
Bỡi: Huỳnh, Hanh Thông, et al.
Được phát hành: (2023)

Frequent high minimum average utility sequence mining with constraints in dynamic databases using efficient pruning strategies
Bỡi: Trương, Chí Tín, et al.
Được phát hành: (2023)

Mining frequent itemsets with dualistic constraints
Bỡi: Trần, Ngọc Anh, et al.
Được phát hành: (2023)

Efficient algorithms for mining frequent itemsets with constraint
Bỡi: Trần, Ngọc Anh, et al.
Được phát hành: (2023)

An efficient method for mining frequent itemsets with double constraints
Bỡi: Dương, Văn Hải, et al.
Được phát hành: (2023)

An efficient algorithm for mining frequent itemsets with single constraint
Bỡi: Dương, Văn Hải, et al.
Được phát hành: (2023)

An efficient algorithm for mining frequent itemsets containing a constraint subset
Bỡi: Duong, Van Hai, et al.
Được phát hành: (2014)

EHUSM: Mining High Utility Sequences with a Pessimistic Utility Model
Bỡi: Philippe Fournier-Viger, et al.
Được phát hành: (2023)

NUCLEAR: An Efficient Method for Mining Frequent Itemsets and Generators from Closed Frequent Itemsets
Bỡi: Phạm, Quang Huy, et al.
Được phát hành: (2023)

Average Treatment Effect Bounds with an Instrumental Variable: Theory and Practice
Bỡi: Flores, Carlos A., et al.
Được phát hành: (2020)

Mining Interesting Sequential Patterns using a Novel Balanced Utility Measure
Bỡi: Dương, Văn Hải, et al.
Được phát hành: (2024)

Photofragment spectroscopy and predissociation dynamics of weakly bound molecules /
Bỡi: Reisler, Hanna.

HUPSMT: An efficient algorithm for mining high utility-probability sequences in uncertain databases with multiple minimum utility thresholds
Bỡi: Trương, Chí Tín, et al.
Được phát hành: (2023)

An efficient algorithm for mining frequent itemsets containing a constraint subset /
Bỡi: Van Hai Duong.

Efficient algorithms for mining frequent high utility sequences with constraints
Bỡi: Trương, Chí Tín, et al.
Được phát hành: (2023)

Một thuật toán nhanh cho khai thác các tập hữu ích cao chứa K mục = A fast algorithm for mining k-item high utility itemsets
Bỡi: Nông, Thị Hoa, et al.
Được phát hành: (2023)

Efficient Algorithms to Mine Concise Representations of Frequent High Utility Occupancy Patterns
Bỡi: Dương, Văn Hải, et al.
Được phát hành: (2024)

Weak type (1, 1) bounds for a class of the Littlewood-Paley operators /
Bỡi: Ding, Yong.

FMaxCloHUSM: An efficient algorithm for mining frequent closed and maximal high utility sequences
Bỡi: Trương, Chí Tín, et al.
Được phát hành: (2023)

Nuclear: An efficient method for mining frequent itemsets based on kernels and extendable sets
Bỡi: Phạm, Quang Huy, et al.
Được phát hành: (2023)

Error bounds for generalized mixed weak vector quasiequilibrium problems via regularized gap functions
Bỡi: Vo, Minh Tam, et al.
Được phát hành: (2023)

Structure of frequent itemsets with extended double constraints /
Bỡi: Trương Chí Tín.

Minimal Lagrangian submanifolds in adjoint orbits and upper bounds on the first eigenvalue of the Laplacian /
Bỡi: Ono, Hajime.