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ア ァ カ サ ザ タ ダ ナ ハ バ パ マ ヤ ャ ラ ワ ヮ ン イ ィ キ ギ シ ジ チ ヂ ニ ヒ ビ ピ ミ リ ウ ゥ ク グ ス ズ ツ ヅ ッ ヌ フ ブ プ ム ユ ュ ル エ ェ ケ ゲ セ ゼ テ デ ヘ ベ ペ メ レ オ ォ コ ゴ ソ ゾ ト ド ノ ホ ボ ポ モ ヨ ョ ロ ヲ ―

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      저자 : Le Thi Thanh Nhan (검색결과 1 건)

      • Frequent Itemset Mining Based-on Apriori Algorithm

        Le Thi Thanh Nhan 경희대학교 2010 국내석사

        RANK : 234047

        The frequent itemset mining problem first has been formulated in 1993 as the computational relevant step in association rule mining. Given a sequence of itemsets, we have to find itemsets that are contained as a subset in more than a given number of elements of the sequence. A huge amount of papers have been published about algorithms to solve this task. Apriori is the first proposed algorithm to find frequent itemsets in a database. Most of its improvements used prefix tree to compress the database. In my research, I introduce a new Apriori-based algorithm which uses bit streams to represent the database. For experiments I compare our method with some Apriori-based state of the arts. Experiments involving typical real and synthetic datasets reveal that my work outperforms most of other Apriori-based algorithms.

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