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HybridMiner: Mining Maximal Frequent Itemsets Using Hybrid Database Representation Approach

机译:Hybridminer:使用混合数据库挖掘最大频繁项集   表征方法

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摘要

In this paper we present a novel hybrid (arraybased layout and verticalbitmap layout) database representation approach for mining complete MaximalFrequent Itemset (MFI) on sparse and large datasets. Our work is novel in termsof scalability, item search order and two horizontal and vertical projectiontechniques. We also present a maximal algorithm using this hybrid databaserepresentation approach. Different experimental results on real and sparsebenchmark datasets show that our approach is better than previous state of artmaximal algorithms.
机译:在本文中,我们提出了一种新颖的混合(基于数组的布局和verticalbitmap布局)数据库表示方法,用于在稀疏和大型数据集上挖掘完整的MaximalFrequent Itemset(MFI)。我们的工作在可伸缩性,项目搜索顺序以及水平和垂直两种投影技术方面都是新颖的。我们还提出了使用这种混合数据库表示方法的最大算法。在真实数据集和稀疏基准数据集上的不同实验结果表明,我们的方法比以前最先进的算法更好。

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