Tổng quan về các dạng mới của tập hữu ích cao

Abstract

Khai thác tập hữu ích cao tìm ra tập mặt hàng thường được bán cùng nhau và có lãi lớn hơn một ngưỡng cho trước. Các thuật toán khai thác tập hữu ích cao truyền thống chưa xem xét đến thời gian của dữ liệu, các phép đo về sự tương quan, danh mục của các mặt hàng. Vì vậy, các nghiên cứu mới nhất đã xem xét đến các yếu tố tần số và độ tin cậy của tập mục, thời điểm xảy ra giao dịch, sự thay đổi về lãi của các mặt hàng theo thời gian, thời điểm đặc biệt làm cho một số mặt hàng bán chạy hơn, và tìm ra các danh mục hàng có lãi cao. Trong bài báo này, chúng tôi tổng hợp một cách khoa học và có hệ thống các kiến thức về các dạng mới của tập hữu ích cao. Với mỗi dạng mới của tập hữu ích cao, các định nghĩa, các thước đo, cấu trúc lưu trữ và ý tưởng của thuật toán khai thác được trình bày. Các thực nghiệm được làm trên các tập dữ liệu chuẩn để đưa ra các gợi ý trong việc chọn thuật toán phù hợp với nhu cầu của người dùng và phù hợp với tập dữ liệu cần phân tích.