MAXLEN-FI: THUẬT TOÁN KHAI THÁC NHANH TẬP PHỔ BIẾN CÓ CHIỀU DÀI TỐI ĐA TRÊN DỮ LIỆU GIAO DỊCH
Association rule mining, one of the most important and well-researched techniques of data mining. Mining frequent itemsets are one of the most fundamental and most time-consuming problems in association rule mining. However, real-world applications are often sufficient to mine a small representative...
Đã lưu trong:
Những tác giả chính: | , |
---|---|
Định dạng: | Bài viết |
Ngôn ngữ: | Vietnamese |
Được phát hành: |
Trường Đại học Đà Lạt
2023
|
Truy cập trực tuyến: | https://tckh.dlu.edu.vn/index.php/tckhdhdl/article/view/407 https://scholar.dlu.edu.vn/thuvienso/handle/DLU123456789/114292 |
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 |
---|
id |
oai:scholar.dlu.edu.vn:DLU123456789-114292 |
---|---|
record_format |
dspace |
spelling |
oai:scholar.dlu.edu.vn:DLU123456789-1142922023-10-27T14:44:39Z MAXLEN-FI: THUẬT TOÁN KHAI THÁC NHANH TẬP PHỔ BIẾN CÓ CHIỀU DÀI TỐI ĐA TRÊN DỮ LIỆU GIAO DỊCH Phan, Thành Huấn Lê, Hoài Bắc Association rule mining, one of the most important and well-researched techniques of data mining. Mining frequent itemsets are one of the most fundamental and most time-consuming problems in association rule mining. However, real-world applications are often sufficient to mine a small representative subset of frequent itemsets with low computational cost in generating association rules – maximum-length frequent itemsets. Maximum-length frequent itemsets can be useful in many application domains. In this paper, we proposed an algorithm called MAXLEN-FI for mining maximum-length frequent itemsets fast using an array of co-occurrence items. Finally, we presented experimental results on both synthetic and real-life datasets, which showed that the proposed algorithm performed better than the existing algorithms. 2023-03-04T08:24:49Z 2023-03-04T08:24:49Z 2018 Article 0866-787X https://tckh.dlu.edu.vn/index.php/tckhdhdl/article/view/407 https://scholar.dlu.edu.vn/thuvienso/handle/DLU123456789/114292 10.37569/DalatUniversity.8.2.407(2018) vi Tạp chí Khoa học Đại học Đà Lạt, Tập 8, Số 2; tr. 109-123 application/pdf Trường Đại học Đà Lạt |
institution |
Thư viện Trường Đại học Đà Lạt |
collection |
Thư viện số |
language |
Vietnamese |
description |
Association rule mining, one of the most important and well-researched techniques of data mining. Mining frequent itemsets are one of the most fundamental and most time-consuming problems in association rule mining. However, real-world applications are often sufficient to mine a small representative subset of frequent itemsets with low computational cost in generating association rules – maximum-length frequent itemsets. Maximum-length frequent itemsets can be useful in many application domains. In this paper, we proposed an algorithm called MAXLEN-FI for mining maximum-length frequent itemsets fast using an array of co-occurrence items. Finally, we presented experimental results on both synthetic and real-life datasets, which showed that the proposed algorithm performed better than the existing algorithms. |
format |
Article |
author |
Phan, Thành Huấn Lê, Hoài Bắc |
spellingShingle |
Phan, Thành Huấn Lê, Hoài Bắc MAXLEN-FI: THUẬT TOÁN KHAI THÁC NHANH TẬP PHỔ BIẾN CÓ CHIỀU DÀI TỐI ĐA TRÊN DỮ LIỆU GIAO DỊCH |
author_facet |
Phan, Thành Huấn Lê, Hoài Bắc |
author_sort |
Phan, Thành Huấn |
title |
MAXLEN-FI: THUẬT TOÁN KHAI THÁC NHANH TẬP PHỔ BIẾN CÓ CHIỀU DÀI TỐI ĐA TRÊN DỮ LIỆU GIAO DỊCH |
title_short |
MAXLEN-FI: THUẬT TOÁN KHAI THÁC NHANH TẬP PHỔ BIẾN CÓ CHIỀU DÀI TỐI ĐA TRÊN DỮ LIỆU GIAO DỊCH |
title_full |
MAXLEN-FI: THUẬT TOÁN KHAI THÁC NHANH TẬP PHỔ BIẾN CÓ CHIỀU DÀI TỐI ĐA TRÊN DỮ LIỆU GIAO DỊCH |
title_fullStr |
MAXLEN-FI: THUẬT TOÁN KHAI THÁC NHANH TẬP PHỔ BIẾN CÓ CHIỀU DÀI TỐI ĐA TRÊN DỮ LIỆU GIAO DỊCH |
title_full_unstemmed |
MAXLEN-FI: THUẬT TOÁN KHAI THÁC NHANH TẬP PHỔ BIẾN CÓ CHIỀU DÀI TỐI ĐA TRÊN DỮ LIỆU GIAO DỊCH |
title_sort |
maxlen-fi: thuật toán khai thác nhanh tập phổ biến có chiều dài tối đa trên dữ liệu giao dịch |
publisher |
Trường Đại học Đà Lạt |
publishDate |
2023 |
url |
https://tckh.dlu.edu.vn/index.php/tckhdhdl/article/view/407 https://scholar.dlu.edu.vn/thuvienso/handle/DLU123456789/114292 |
_version_ |
1819811372542722048 |