Abstrato

MÉTODO DE ITEMSET FREQUENTE EFICIENTE SOB DEMANDA EM DADOS INCERTOS

Sanjaydeep Singh Lodhi, Sandhya Rawat e Premnarayan Arya

A mineração frequente de conjuntos de itens, a tarefa de encontrar conjuntos de itens que ocorrem frequentemente em conjunto num conjunto de dados, tem estado no centro do campo da mineração de dados nos últimos dezasseis anos. Durante este período, o tamanho dos conjuntos de dados cresceu muito mais rapidamente do que a capacidade dos algoritmos existentes para lidar com esses conjuntos de dados. Consequentemente, são necessárias melhorias. Nesta tese, tomámos o algoritmo clássico para o problema, A Priori, e melhorámo-lo significativamente, introduzindo aquilo a que chamamos classificação vertical. Em seguida, utilizámos o grande conjunto de dados, documentos da web, para comparar o nosso desempenho com diversas implementações de última geração e demonstrar não só a igual eficiência com uma menor utilização de memória em todos os limites de suporte, mas também a capacidade de explorar limites de suporte ainda não definidos. Indicamos também como acreditamos que este trabalho pode ser alargado para alcançar resultados ainda mais impressionantes.