Abstrait

MISE EN ŒUVRE D'UNE TECHNIQUE BASÉE SUR UN TABLEAU POUR AMÉLIORER LA REPRÉSENTATION DE FP-TREE À L'AIDE DE L'ALGORITHME IAFP-MAX

Chakra de Kuparala

L'aspect essentiel des règles d'association minière est d'exploiter les modèles fréquents. En raison de la difficulté intrinsèque, il est impossible d'exploiter des modèles fréquents complets à partir d'une base de données dense. La quantité de modèles extraits est généralement importante et il est difficile de les comprendre et de les utiliser. Tous les modèles fréquents sont enfermés et compressés en modèles fréquents maximaux où la mémoire nécessaire pour les stocker est inférieure à celle requise pour stocker des modèles complets. Par conséquent, l'extraction de modèles fréquents maximaux offre une grande valeur. Cet article, afin d'améliorer la structure de l'arbre FP traditionnel, présente un algorithme efficace appelé IAFP-max pour l'extraction de modèles fréquents maximaux basé sur l'arbre FP amélioré et la technique de tableau. La mise en œuvre du concept de sous-arbre postfixe dans l'algorithme respectif évite de générer le candidat des modèles fréquents maximaux dans le processus d'extraction. Ainsi, il réduit la mémoire consommée et utilise également une technique basée sur un tableau pour l'arbre FP amélioré afin de réduire le temps de parcours. Par les faits pratiques, il représente que cet algorithme dépasse de nombreux algorithmes existants comme MAFIA, Genax et FP max.