Nội dung được dịch bởi AI, chỉ mang tính chất tham khảo
Thuật toán hiệu quả để khai thác tập hợp mục tối đa cao lợi nhuận
2019 6th NAFOSTED Conference on Information and Computer Science (NICS) - Trang 428-433 - 2019
Tóm tắt
Để vượt qua những hạn chế của việc khai thác tập hợp mục với lợi nhuận cao, một cách diễn đạt gọn gàng, không mất mát và súc tích hơn cho tập hợp mục có lợi nhuận cao (HUIs) đã được đề xuất, chẳng hạn như HUIs đóng (CHUIs) hoặc HUIs tối đa (MHUIs). Trong bài báo này, chúng tôi trình bày các thuật toán để khai thác hiệu quả MHUIs từ cơ sở dữ liệu giao dịch. Các thuật toán được đề xuất sử dụng nhiều kỹ thuật cắt tỉa để giảm đáng kể không gian tìm kiếm và tăng cường hiệu suất của quá trình khai thác MHUIs.
Từ khóa
#maximal pattern #high utility #data miningTài liệu tham khảo
wu, 2016, Mining closed+ high utility itemsets without candidate generation, Proceedings of 2015 Conference on Technologies and Applications of Artificial Intelligence, 187
fournier-viger, 2014, SPMF: A Java Open-source Pattern Mining Library, The Journal of Machine Learning Research, 15, 3389
fournier-viger, 2016, EFIM-Closed: Fast and Memory Efficient Discovery of Closed High-Utility Itemsets, In Proc of the International Conference on Machine Learning and Data Mining, 199
wu, 2019, Mining Compact High Utility Itemsets Without Candidate Generation, High-Utility Pattern Mining Theory Algorithms and Applications, 279, 10.1007/978-3-030-04921-8_11