Sammanfattning av denna webbsida: Höga verktygsobjekt (HUI) är uppsättningar av objekt med hög användbarhet, som vinst, i en databas. Effektiv gruvdrift av högeffektiva artiklar är ett viktigt problem i databrytningsområdet. Många gruvalgoritmer antar en tvåfas ram. De genererar först en uppsättning kandidatartiklar genom att grovt överskatta verktygen för alla objekt i en databas, och därefter beräkna den exakta nyttan av varje kandidat för att identifiera HUI. Därför kommer de stora kostnaderna i dessa algoritmer från kandidatgenerering och nyttoberäkningar. Tidigare arbeten fokuserar främst på hur man kan minska antalet kandidater, utan att ägna mycket uppmärksamhet åt bruksberäkning, till det bästa av vår kunskap. Men, vi finner att, för en gruv uppgift, tiden för nyttoberäkning i två-fas algoritmer dominerar hela körtiden för dessa algoritmer. Därför är det viktigt att optimera användbarhetsberäkningen. I detta dokument ger vi först en grundläggande algoritm för HUI-identifiering, vars kärna är en nyttoberäkningsprocedur. Därefter föreslås en ny kandidatträdsstruktur för lagring av kandidatartiklar, och en kandidatträdbaserad algoritm utvecklas för snabb HUI-identifiering, där det finns en effektiv nyttoberäkningsprocedur. Omfattande experimentella resultat visar att den kandidat trädbaserade algoritmen överträffar den grundläggande algoritmen och prestandan för tvåfasalgoritmer, integrera kandidatträdets algoritm som deras andra steg, kan förbättras avsevärt.
För att minimera kostnaden för kandidatgenerering och nytta beräkning från två-fas HUIM algoritmer, Qu et al. REF föreslog en ny trädstruktur för lagring av kandidater och en trädbaserad algoritm för att snabbt identifiera HUI.
Fast Identification of High Utility Itemsets from Candidates
{'venue': 'Information', 'journal': 'Information', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}