Thông tin tài liệu
Nhan đề : | On the Efficient Representation of Datasets as Graphs to Mine Maximal Frequent Itemsets |
Tác giả: | Halim, Zahid |
Người tham gia: | Ali, Omer Ghufran Khan, Muhammad |
Năm xuất bản : | 2020 |
Nhà xuất bản : | IEEE Xplore |
Số tùng thư/báo cáo: | IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering ( Volume: 33, Issue: 4, April 1 2021) |
Tóm tắt : | Frequent itemsets mining is an active research problem in the domain of data mining and knowledge discovery. With the advances in database technology and an exponential increase in data to be stored, there is a need for efficient approaches that can quickly extract useful information from such large datasets. Frequent Itemsets (FIs) mining is a data mining task to find itemsets in a transactional database which occur together above a certain frequency. Finding these FIs usually requires multiple passes over the databases; therefore, making efficient algorithms crucial for mining FIs. This work presents a graph-based approach for representing a complete transactional database. The proposed graph-based representation enables the storing of all relevant information (for extracting FIs) of the database in one pass. Later, an algorithm that extracts the FIs from the graph-based structure is presented. Experimental results are reported comparing the proposed approach with 17 related FIs mining methods using six benchmark datasets. Results show that the proposed approach performs better than others in terms of time. |
URI: | http://tailieuso.tlu.edu.vn/handle/DHTL/10619 |
Nguồn trực tuyến: | https://doi.org/10.1109/TKDE.2019.2945573 |
Trong bộ sưu tập: | Tài liệu hỗ trợ nghiên cứu khoa học |
XEM MÔ TẢ
20
XEM & TẢI
1
Danh sách tệp tin đính kèm:
Bạn đọc là cán bộ, giáo viên, sinh viên của Trường Đại học Thuỷ Lợi cần đăng nhập để Xem trực tuyến/Tải về
Khi sử dụng tài liệu trong thư viện số bạn đọc phải tuân thủ đầy đủ luật bản quyền.