【24h】

Online Association Rule Mining

机译:在线协会规则挖掘

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摘要

We present a novel algorithm to computer large itemsets online. The user is free to change the support threshold any time during the first scan of the transaction sequence. The algorithm maintains a superset of all large itemsets and for each itemset a shrinking, deterministic interval on its support. After at most 2 scans the algorithm terminates with the precise support for each large itemset. Typically our algorithm is by an order of magnitude more memory efficient than Apriori or DIC.
机译:我们在网上提出了一种新的计算机大型项目集。在事务序列的第一次扫描期间,用户可以随时更改支持阈值。该算法维护所有大项集的超集,每个项目集都会缩小,确定性间隔在其支持下。之后,大多数2扫描算法终止于每个大项集的精确支持。通常,我们的算法比Apriori或DIC更多的内存效率达到数量级。

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