ALOA2I ; optimisation d'extraction des k-itemsets fréquents (k 2)

• Date de parution : 15/03/2017
• Editeur : Editions Universitaires Europeennes
• EAN : 9783639623895
• Série : (-)
• Support : Papier

• Nombre de pages : 56
• Collection : (-)
• Genre : Sciences appliquées
• Thème : Sciences appliquées Mathématiques
• Prix littéraire(s) : (-)

Dans ce livre, nous proposons une nouvelle approche d'optimisation de l'algorithme de référence APRIORI (AGR 94). La démarche utilisée est basée sur des ensembles à un et deux items. Nous commençons par calculer les supports des 1-itemsets (ensembles de singletons), ensuite nous élaguons les... Voir plus

Dans ce livre, nous proposons une nouvelle approche d'optimisation de l'algorithme de référence APRIORI (AGR 94). La démarche utilisée est basée sur des ensembles à un et deux items. Nous commençons par calculer les supports des 1-itemsets (ensembles de singletons), ensuite nous élaguons les 1-itemsets non fréquents et ne conservons que ceux qui sont fréquents (c'est-à-dire ceux qui ont des fréquences d'apparition appelées supports dont les valeurs sont supérieures ou égales à un seuil minimal fixé). Pendant la deuxième itération, nous trions les 1-itemsets fréquents par ordre décroissant de leurs supports respectifs puis nous formons les 2-itemsets. De cette façon les règles d'association sont découvertes plus rapidement. Expérimentalement, la comparaison de notre algorithme avec APRIORI, PASCAL, CLOSE et MAX-MINER, montre son efficacité sur des données faiblement corrélées.