Association rule mining (ARM) identifierar frekventa artiklar från databaser och genererar föreningsregler genom att betrakta varje post i lika värde. Poster är dock olika i många avseenden i ett antal verkliga tillämpningar, såsom detaljhandel, nätverksloggar, etc. Skillnaden mellan punkterna påverkar i hög grad beslutsfattandet i dessa ansökningar. Traditionell ARM kan därför inte uppfylla de krav som följer av dessa tillämpningar. Genom att ta hänsyn till de olika värdena av enskilda objekt som verktyg, verktygsbrytning fokuserar på att identifiera objekten med höga verktyg. Eftersom "nedstängningsfastigheter" inte gäller för bruksbrytning, är generering av kandidatartiklar den dyraste när det gäller tid och minne utrymme. I denna uppsats presenterar vi en Two-Phase algoritm för att effektivt beskära ner antalet kandidater och kan exakt få den kompletta uppsättningen av hög allmännyttiga objekt. I den första fasen föreslår vi en modell som tillämpar den "transaktionsviktade nedstängningsfastigheten" på sökytan för att påskynda identifieringen av kandidater. I den andra fasen, en extra databas scan utförs för att identifiera de höga allmännyttiga objekt. Vi parallelliserar också vår algoritm på delad multi-process arkitektur med hjälp av Common Count Partitioned Database (CCPD) strategi. Vi verifierar vår algoritm genom att tillämpa den på både syntetiska och verkliga databaser. Det presterar mycket effektivt i termer av hastighet och minne kostnad, och visar god skalbarhet på flera processorer, även på stora databaser som är svåra att hantera för befintliga algoritmer.
Denna algoritm genererar en kandidat uppsättning av produkter med hög användningsgrad i den första fasen med hjälp av transaktionsviktade verktyg REF.
A fast high utility itemsets mining algorithm
{'venue': "UBDM '05", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Mathematics']}