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...

Mô tả đầy đủ

Đã lưu trong:
Chi tiết về thư mục
Những tác giả chính: Phan, Thành Huấn, Lê, Hoài Bắc
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