TAILIEUCHUNG - Báo cáo nghiên cứu khoa học: " THUẬT TOÁN TÌM NHANH MINIMAL GENERATOR CỦA TẬP PHỔ BIẾN ĐÓNG"

Số lượng tập phổ biến đóng (FCI) thường nhỏ hơn so với tập phổ biến. Tuy nhiên, để khai thác luật kết hợp từ chúng cần phải tìm Minimal Generator (mG) [3],[5]. Việc tiếp cận tìm mG dựa vào phương pháp sinh ứng viên như trong [3],[5] mất nhiều thời gian khi số lượng tập phổ biến lớn. Trong bài báo này chúng tôi đề xuất thuật toán MG-CHARM, một thuật toán hiệu quả để tìm tất cả các mG của các tập phổ biến đóng. . | TẠP CHÍ PHÁT TRIỂN KH CN TẬP 10 SỐ 12 - 2007 THUẬT TOÁN TÌM NHANH MINIMAL GENERATOR CỦA TẬP PHỔ BIẾN ĐÓNG Lê Hoài Bắc Võ Đình Bảy Trường Đại học Khoa học Tự nhiên ĐHQG- HCM Bài nhận ngày 18 tháng 05 năm 2006 hoàn chỉnh sửa chữa ngày 16 tháng 09 năm 2007 TÓM TẢT Số lượng tập phổ biến đóng FCI thường nhỏ hơn so với tập phổ biến. Tuy nhiên để khai thác luật kết hợp từ chúng cần phải tìm Minimal Generator mG 3 5 . Việc tiếp cận tìm mG dựa vào phương pháp sinh ứng viên như trong 3 5 mất nhiều thời gian khi số lượng tập phổ biến lớn. Trong bài báo này chúng tôi đề xuất thuật toán MG-CHARM một thuật toán hiệu quả để tìm tất cả các mG của các tập phổ biến đóng. Dựa vào nhận xét về các tính chất của mG ở phần chúng tôi phát triển một thuật toán không sinh ứng viên bằng cách trực tiếp khai thác mG của một tập đóng cùng lúc với việc tạo ra nó. Vì vậy thời gian để tìm mG của một tập đóng là không đáng kể. Thực nghiệm chứng tỏ thời gian khai thác theo MG-CHARM nhỏ hơn nhiều so với tìm mG sau khi tìm tất cả các tập đóng CHARM nhất là khi số lượng tập phổ biến lớn. 1. GIỚI THIỆU Hiện nay việc tìm Minimal Generator của tập phổ biến đóng đều dựa vào thuật toán Apriori như trong 3 5 . Phương pháp thứ nhất được trình bày bởi Bastide và đồng sự trong 3 các tác giả đã mở rộng thuật toán Apriori để tìm mG. Đầu tiên thuật toán tìm các ứng viên là các mG sau đó nó tính bao đóng closure của chúng để tìm tập đóng. Phương pháp thứ hai được trình bày bởi Zaki trong 5 . Đầu tiên tác giả dùng thuật toán CHARM 4 để tìm tất cả các tập đóng. Sau đó ứng với mỗi tập đóng tác giả sử dụng phương pháp Apriori để tìm tất cả các mG của nó. Cả hai phương pháp này đều gặp bất lợi khi kích thước của tập phổ biến lớn bởi vì số lượng tập ứng viên cần xét lớn. Bài báo trình bày một phương pháp tìm nhanh mG dựa vào thuật toán CHARM. Nó khắc phục nhược điểm của hai phương pháp trên bằng cách dựa vào thuật toán không sinh ứng viên CHARM để sinh tập phổ biến đóng và đồng thời cũng tìm luôn mG của chúng dựa vào

TỪ KHÓA LIÊN QUAN
TAILIEUCHUNG - Chia sẻ tài liệu không giới hạn
Địa chỉ : 444 Hoang Hoa Tham, Hanoi, Viet Nam
Website : tailieuchung.com
Email : tailieuchung20@gmail.com
Tailieuchung.com là thư viện tài liệu trực tuyến, nơi chia sẽ trao đổi hàng triệu tài liệu như luận văn đồ án, sách, giáo trình, đề thi.
Chúng tôi không chịu trách nhiệm liên quan đến các vấn đề bản quyền nội dung tài liệu được thành viên tự nguyện đăng tải lên, nếu phát hiện thấy tài liệu xấu hoặc tài liệu có bản quyền xin hãy email cho chúng tôi.
Đã phát hiện trình chặn quảng cáo AdBlock
Trang web này phụ thuộc vào doanh thu từ số lần hiển thị quảng cáo để tồn tại. Vui lòng tắt trình chặn quảng cáo của bạn hoặc tạm dừng tính năng chặn quảng cáo cho trang web này.