Abstrait

ALGORITHME PROPOSÉ POUR LES MODÈLES D'ÉLÉMENTS FRÉQUENTS

Shweta Sharma et Ritika Pandhi

Nous vivons à l'ère de l'information. À cette époque, nous pensons que l'information mène au pouvoir et au succès. Les systèmes de gestion de bases de données efficaces ont été des atouts très importants pour la gestion d'un grand corpus de données et en particulier pour la récupération efficace et efficiente d'informations particulières à partir d'une grande collection chaque fois que nécessaire. Malheureusement, ces collections massives de données varient rapidement et deviennent écrasantes. De même, dans l'exploration de données, la découverte de sous-ensembles d'éléments fréquents, appelés ensembles d'éléments, est au cœur de nombreuses méthodes d'exploration de données. La plupart des études précédentes adoptent des algorithmes de type Apriori, qui génèrent de manière itérative des ensembles d'éléments candidats et vérifient leurs fréquences d'occurrence dans la base de données. Ces approches souffrent d'un coût important en termes de passages répétés sur la base de données analysée. Pour résoudre ce problème, nous proposons une nouvelle méthode ; l'algorithme Transaction Database Snip pour la génération efficace de grands ensembles d'éléments et la réduction efficace