Thuật toán khai thác nhanh tập sinh của tập phổ biến đóng từ dữ liệu giao dịch

Abstract

Trong khai thác dữ liệu, khai thác luật kết hợp là một trong những kỹ thuật quan trọng và được nghiên cứu nhiều. Trong thực tế, khi khai thác luật kết hợp thì số lượng luật sinh ra là rất lớn và chứa nhiều luật dư thừa. Một số tác giả đã đề xuất khai thác luật kết hợp không dư thừa từ tập sinh của tập phổ biến đóng và rút trích tập sinh dựa vào thuật toán Apriori, CHARM, FP-Growth. Các thuật toán này có độ phức tạp tính toán cao và không hiệu quả khi ngưỡng phổ biến nhỏ. Trong bài viết này, chúng tôi đề xuất thuật toán mới NOV-GCFI khai thác nhanh tập sinh của tập phổ biến đóng. Kết quả thực nghiệm trên bộ dữ liệu thực và giả lập, cho thấy thuật toán đề xuất hiệu quả.