Luận án tiến sĩ Toán học: Nghiên cứu phát triển mô hình, thuật toán khai phá tập phần tử có trọng số và lợi ích cao

158 45 0
Luận án tiến sĩ Toán học: Nghiên cứu phát triển mô hình, thuật toán khai phá tập phần tử có trọng số và lợi ích cao

Đang tải... (xem toàn văn)

Tài liệu hạn chế xem trước, để xem đầy đủ mời bạn chọn Tải xuống

Thông tin tài liệu

Mục đích của luận án nhằm nghiên cứu các thuật toán khai phá tập phổ biến, tập phổ biến có trọng số và tập lợi ích cao. Xây dựng mô hình, cấu trúc dữ liệu nhằm giảm không gian tìm kiếm và dựa trên cơ sở đó để xây dựng các thuật toán khai phá tập phổ biến có trọng số và tập lợi ích cao.

ski   E.,   and   Navathe   S.B   (1995)   An   Efficient  Algorithm   for   Mining   Association   Rules   in   Large   Databases.  Proceedings of the 21th International Conference on Very Large Data   Bases, San Francisco, CA, USA, Morgan Kaufmann Publishers Inc., 432– 444 52 Shankar S., Babu N., Purusothaman T. et al. (2009). A Fast Algorithm for  Mining   High   Utility   Itemsets  2009   IEEE   International   Advance   Computing Conference, 1459–1464 53 Shenoy   P.,   Haritsa   J.R.,   Sudarshan   S   et   al   (2000)   Turbo­charging  Vertical   Mining   of   Large   Databases  Proceedings   of   the   2000   ACM   SIGMOD International Conference on Management of Data, New York,  NY, USA, ACM, 22–33 54 Solanki S.K. and Patel J.T. (2015). A Survey on Association Rule Mining.  2015   Fifth   International   Conference   on   Advanced   Computing   Communication Technologies, 212–216 55 Song   W.,   Liu   Y.,   and   Li   J   (2012)   Vertical   mining   for   high   utility  itemsets  2012 IEEE International Conference on Granular Computing,  429–434 56 Subramanian K., Kandhasamy P., and Subramanian S. (2013). A Novel  Approach to Extract High Utility Itemsets from Distributed Databases.  Comput Inform, 31(6+), 1597–1615 155 57 Sucahyo Y.G. and Gopalan  R.P. (2004). CT­PRO: A  Bottom­Up Non  Recursive   Frequent   Itemset   Mining   Algorithm   Using   Compressed   FP­ Tree Data Structure. FIMI, 212–223 58 Tao   F.,   Murtagh   F.,   and   Farid   M   (2003)   Weighted   Association   Rule  Mining   Using   Weighted   Support   and   Significance   Framework.  Proceedings   of   the   Ninth   ACM   SIGKDD   International   Conference   on   Knowledge   Discovery   and   Data   Mining,   New   York,   NY,   USA,   ACM,  661–666 59 Teodoro G., Mariano N., Jr W.M. et al. (2010). Tree Projection­Based  Frequent   Itemset   Mining   on   Multicore   CPUs   and   GPUs  2010   22nd   International   Symposium   on   Computer   Architecture   and   High   Performance Computing, 47–54 60 Tseng V.S., Shie B.­E., Wu C.­W. et al. (2013). Efficient Algorithms for  Mining High Utility Itemsets from Transactional Databases. IEEE Trans   Knowl Data Eng, 25(8), 1772–1786 61 Tseng   V.S.,   Wu   C.W.,   Fournier­Viger   P   et   al   (2016)   Efficient  Algorithms for Mining Top­K High Utility Itemsets. IEEE Trans Knowl   Data Eng, 28(1), 54–67 62 Tseng V.S., Wu C.­W., Shie B.­E. et al. (2010). UP­Growth: An Efficient  Algorithm for High Utility Itemset Mining. Proceedings of the 16th ACM   SIGKDD International Conference on Knowledge Discovery and Data   Mining, New York, NY, USA, ACM, 253–262 63 Veloso   A.,   Otey   M.E.,   Parthasarathy   S   et   al   (2003)   Parallel   and  Distributed   Frequent   Itemset   Mining   on   Dynamic   Datasets  High  Performance Computing ­ HiPC 2003, Springer, Berlin, Heidelberg, 184– 193 64 Vo B., Coenen F., and Le B. (2013). A New Method for Mining Frequent  Weighted Itemsets Based on WIT­trees  Expert Syst Appl,  40(4), 1256– 1264 65 Vo B., Nguyen H., Ho T.B. et al. (2009). Parallel Method for Mining  High Utility Itemsets from Vertically Partitioned Distributed Databases.  Proceedings of the 13th International Conference on Knowledge­Based   156 and   Intelligent   Information   and   Engineering   Systems:   Part   I,   Berlin,  Heidelberg, Springer­Verlag, 251–260 66 Wang W., Yang J., and Yu P. (2004). WAR: Weighted Association Rules  for Item Intensities. Knowl Inf Syst, 6(2), 203–229 67 Xun   Y.,   Zhang   J.,   and   Qin   X   (2016)   FiDoop:   Parallel   Mining   of  Frequent Itemsets Using MapReduce. IEEE Trans Syst Man Cybern Syst,  46(3), 313–325 68 Ye   Y   and   Chiang   C.­C   (2006)   A   Parallel   Apriori   Algorithm   for  Frequent Itemsets Mining. Fourth International Conference on Software   Engineering Research, Management and Applications (SERA’06), 87–94 69 Yin J., Zheng Z., Cao L. et al. (2013). Efficiently Mining Top­K High  Utility Sequential Patterns. 2013 IEEE 13th International Conference on   Data Mining, 1259–1264 70 Yoshikawa   M   and   Terai   H   (2006)   Apriori,   Association   Rules,   Data  Mining,Frequent   Itemsets   Mining   (FIM),   Parallel   Computing  Fourth   International   Conference   on   Software   Engineering   Research,   Management and Applications (SERA’06), 95–100 71 Yu K.M. and Wu S.H. (2011). An Efficient Load Balancing Multi­core  Frequent   Patterns   Mining   Algorithm  2011IEEE   10th   International   Conference   on   Trust,   Security   and   Privacy   in   Computing   and   Communications, 1408–1412 72 Yun U. and Leggett J. (2005). WFIM: Weighted Frequent Itemset Mining  with a weight range and a minimum weight  Proceedings of the 2005   SIAM International Conference on Data Mining. Society for Industrial  and Applied Mathematics, 636–640 73 Yun   U   and   Ryu   K.H   (2011)   Approximate   weighted   frequent   pattern  mining with/without noisy environments  Knowl­Based Syst,  24(1), 73– 82 74 Zaki   M.J   (2000)   Scalable   Algorithms   for   Association   Mining  IEEE  Trans Knowl Data Eng, 12(3), 372–390 75 Zaki M.J. and Gouda K. (2003). Fast Vertical Mining Using Diffsets.  Proceedings of the Ninth ACM SIGKDD International Conference on   157 Knowledge Discovery and Data Mining, New York, NY, USA, ACM,  326–335 76 Zhang Z., Ji G., and Tang M. (2013). MREclat: An Algorithm for Parallel  Mining Frequent Itemsets  2013 International Conference on Advanced   Cloud and Big Data, 177–180 77 Zida   S.,   Fournier­Viger   P.,   Lin   J.C.­W   et   al   (2015)   EFIM:   a   highly  efficient algorithm for high­utility itemset mining. Mexican International   Conference on Artificial Intelligence, Springer, 530–546 78 Zong­Yu Z. and Ya­Ping Z. (2012). A Parallel Algorithm of  Frequent  Itemsets Mining Based on Bit Matrix. 2012 International Conference on   Industrial Control and Electronics Engineering, 1210–1213 79 SPMF: A Java Open­Source Data Mining Library. , accessed:  04/26/2017 158 ... Frequent Itemsets Mining. Fourth International Conference on Software   Engineering Research, Management and Applications (SERA’06), 87–94 69 Yin J., Zheng Z., Cao L. et al. (2013). Efficiently Mining Top­K High  Utility Sequential Patterns. 2013 IEEE 13th International Conference on

Ngày đăng: 15/01/2020, 21:30

Tài liệu cùng người dùng

  • Đang cập nhật ...

Tài liệu liên quan