【24h】

MULTI-LEVEL APRIORI ALGORITHMS

机译:多层次先验算法

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摘要

The APRIORI algorithm is the most established algorithm for frequent itemset mining. Several implementations of the algorithm have been put forward in the last decade. This paper presents two algorithms which use the benefits of multi-leveled databases, by using the information gained by studying items from one concept level for the study of the items from the following concept levels. These algorithms are then compared between themselves and a similar algorithm for multi-level databases. These algorithms don't try to find rules between all subsets from the k-itemsets
机译:APRIORI算法是用于频繁项集挖掘的最成熟的算法。在过去的十年中已经提出了该算法的几种实现。本文提出了两种利用多级数据库优势的算法,方法是将一个概念级别的项目研究所得的信息用于以下概念级别的项目研究。然后将这些算法之间进行比较,并与类似的多级数据库算法进行比较。这些算法不会尝试在k个项目集中的所有子集之间找到规则

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