Đánh giá hiệu quả của thuật toán khai phá luật kết hợp trong môi trường xử lý song song
Email tác giả liên hệ:
sonnt@hcmute.edu.vnTừ khóa:
Khai phá dữ liệu, Khai phá luật kết hợp, Apriori, FP-Growth, Apriory cải tiếnTóm tắt
Luật kết hợp chỉ ra mối quan hệ, sự kết hợp hay mối tương quan giữa các đối tượng trong cơ sở dữ liệu. Khai phá luật kết hợp là bài toán đã và đang được quan tâm nghiên cứu trong lĩnh vực khai phá dữ liệu. Các thuật toán thường được sử dụng trong khai phá luật kết hợp là Apriori, FP-Growth. Mục đích của bài báo là đánh giá hiệu quả của các thuật toán Apriori, FP-Growth và Apriori cải tiến trong môi trường xử lý song song. Việc so sánh các thuật toán dựa vào hai yếu tố thời gian thực thi và hiệu suất của thuật toán sử dụng. Kết quả thực nghiêm trên các bộ dữ liệu thực cho thấy rằng trong môi trường xử lý song song, thuật toán PF-Growth thực thì hiệu quả nhất.
Tải xuống: 0
Tài liệu tham khảo
R. Agrawal; , R. Srikant, "Fast algorithms for minning association rules," in In 20th VL.DBConf,, 1994.
Jiawei Han , Jian Pei , Yiwen Yin, "Mining Frequent Patterns without Candidate Generation," in SIGMOD, 2000.
Z. H. Deng; , Z. Wang; , J. Jiang, A New Algorithm for Fast Mining Frequent Itemsets Using N-Lists. SCIENCE CHINA Information Sciences, 55 (9), 2008 - 2030, 2012.
Aiman Moyaid SaidA; , Dr. P D D. DominicB; , Dr. Azween B AbdullahC, "A Comparative Study of FP-growth Variations," In IJCSNS International Journal of Computer Science and Network Security, no. VOL.9 No.5, pp. 266-272, May 2009.
Zhi-HongDeng and Sheng-LongLv, "Fast mining frequent itemsets using Nodesets," Expert Systems with Applications, no. Volume 41, Issue 10, pp. 4505-4512, August 2014.
Dawen Xia, Yanhui Zhou, Zhuobo Rong and Zili Zhang, "IPFP: An Improved Parallel FP-Growth Algorithm for Frequent Itemsets Mining," Proceedings 59th ISI World Statistics Congress, vol. Hong Kong (Session CPS026), p. 4034, 25-30 August 2013.
Yanbin Ye and Chia-Chu Chiang, "A Parallel Apriori Algorithm for Frequent Itemsets Mining," in Fourth International Conference on Software Engineering Research, Management and Applications (SERA'06), Seattle, WA, USA, 2006.
Yi Wang , Haoyuan Li , Dong Zhang , Ming Zhang , Edward Chang, "PFP: Parallel FP-Growth for Query Recommendation," in ACM, 2001.
Girja Shankar , Latita Bargadiya, "A New Improved Apriori Algorithm For Association Rules Mining," International Journal of Engineering Research & Technology (IJERT), vol. 2, no. 6, June 2013.
Douglas Gregor, Benjamin Martin, MPI.NET Tutorial in C#, Open Systems Laboratory, Indiana University., 2008.
Tải xuống
Đã Xuất bản
Cách trích dẫn
Giấy phép
Tác phẩm này được cấp phép theo Giấy phép quốc tế Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 .
Bản quyền thuộc về JTE.
