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Mining Frequent Item Sets for Association Rule Mining in Relational Databases: An Implementation of SETM Algorithm Using Super Market Dataset

机译:关系数据库中关联规则挖掘的频繁项目集挖掘:使用超级市场数据集的SETM算法的实现

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摘要

Association rule mining is one of the recent data mining research.Mining frequent itemsets in relational databases using relational queries give great attention to researchers nowadays. This paper implements set oriented algorithm for mining frequent itemsets in relational databases. In this paper the sort and merge scan algorithm SETM is implemented for super market data set.This paper finds out the frequent itemset and its execution time and the results are compared with the traditional Apriori algorithm.
机译:关联规则挖掘是最近的数据挖掘研究之一。利用关系查询在关系数据库中挖掘频繁项集成为当今研究者的关注重点。本文实现了一种面向集合的算法,用于在关系数据库中挖掘频繁项集。本文针对超市数据集实现了分类合并扫描算法SETM。找出了频繁项集及其执行时间,并将结果与​​传统的Apriori算法进行了比较。

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