Finding frequent closed itemsets with an extended version of the Eclat algorithm

Szathmary, Laszlo (2018) Finding frequent closed itemsets with an extended version of the Eclat algorithm Annales Mathematicae et Informaticae. 48. pp. 75-82. ISSN 1787-5021 (Print), 1787-6117 (Online)

pdf AMI_48_from75to82.pdf Download (616kB) [error in script]

Absztrakt (kivonat)

Apriori is the most well-known algorithm for finding frequent itemsets (FIs) in a dataset. For generating interesting association rules, we also need the so-called frequent closed itemsets (FCIs) that form a subset of FIs. Apriori has a simple extension called Apriori-Close that can filter FCIs among FIs. However, it is known that vertical itemset mining algorithms outperform the Apriori-like levelwise algorithms. Eclat is another well-known vertical miner that can produce the same output as Apriori, i.e. it also finds the FIs in a dataset. Here we propose an extension of Eclat, called Eclat-Close that can filter FCIs among FIs. This way Eclat-Close can be used as an alternative of Apriori-Close. Experimental results show that Eclat-Close performs much better than Apriori-Close, especially on dense, highly-correlated datasets.

Mű típusa:	Folyóiratcikk - Journal article
Szerző:	Szerző neve Email MTMT azonosító ORCID azonosító Közreműködés Szathmary, Laszlo NEM RÉSZLETEZETT NEM RÉSZLETEZETT NEM RÉSZLETEZETT Szerző
Megjegyzés:	Selected papers of the 10th International Conference on Applied Informatics
Kapcsolódó URL-ek:	Folyóirat honlapja
Kulcsszavak:	data mining, frequent itemsets, association rules, algorithms
Nyelv:	angol
Kötetszám:	48.
ISSN:	1787-5021 (Print), 1787-6117 (Online)
Felhasználó:	Tibor Gál
Dátum:	13 Már 2019 18:56
Utolsó módosítás:	13 Már 2019 18:56
URI:	http://publikacio.uni-eszterhazy.hu/id/eprint/3315

Műveletek (bejelentkezés szükséges)

Tétel nézet