Abstrakt. Höganvändande itemset mining (HUIM) är en viktig data mining uppgift med breda tillämpningar. I detta dokument föreslår vi en ny algoritm som heter EFIM (EFficient high-utility Itemset Mining), som introducerar flera nya idéer för att mer effektivt upptäcka artiklar med hög användning både när det gäller exekveringstid och minne. EFIM är beroende av två övre band som kallas underträd och lokala verktyg för att effektivare beskära sökytan. Den introducerar också en ny array-baserad verktygsräkningsteknik som heter Fast Utility Counting för att beräkna dessa övre gränser i linjär tid och utrymme. För att minska kostnaderna för databasskanning föreslår EFIM dessutom effektiva databasprojektioner och metoder för sammanslagning av transaktioner. En omfattande experimentell studie av olika datauppsättningar visar att EFIM i allmänhet är två till tre storleksordningar snabbare och förbrukar upp till åtta gånger mindre minne än de toppmoderna algoritmerna d 2 HUP, HUI-Miner, HUP-Miner, FHM och UP-Growth+.
EFIM REF är toppmodern HUIM-algoritm som introducerar underträdsnytta och lokal användningsstruktur för att beskära lösningsutrymmet.
EFIM: A Highly Efficient Algorithm for High-Utility Itemset Mining
{'venue': 'MICAI', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}