- THUẬT TOÁN TKAU
- Giới thiệu
TKAU sử dụng cấu trúc danh sách AUO( AUO-List) để khai thác hiệu quả k tập mục có các tiện ích trung bình cao nhất mà không chỉ định mức ngưỡng tối thiểu.Thuật toán chỉ đọc database D bất kỳ 2 lần nhất định để xây dựng AUO-List của một tập mục và khai thác tất cả các ứng viên HAUIs bằng cách xây dựng AUO-List các tập mục có độ dài hơn một đệ quy.
=> Vì thuật toán có thể trực tiếp thu được tiện ích trung bình từ AUO-List nó tránh việc xác thực các tập mục ứng viên được tạo là một bản rút gọn quan trong của các thuật toán dựa trên Apriori trước đó.Ban đầu nó thiết lập ngưỡng nội bộ min_ave_util = 0 và sử dụng chiến lược nâng cao ngưỡng hiệu quả RIU và CAD để nâng cao ngưỡng nội bộ đến các giá trị cao hơn trước trong quá trình khai thác đệ quy.Một chiến lược nâng cao hiệu quả, được đặt tên là EPBF, cũng được thiết kế để nang cao ngưỡng trong quá trình khai thác đệ quy.EMUP và chiến lược EA được thiết kế để lược bớt các tập mục unpromising trong phần mở rộng của các tập mục.Khi một a potential itemset được tìm thấy nó được chèn vào danh sách các ứng viên HAUI Rk, được sắp xếp theo các tiện ích trung bình của chúng.Trong khi đó, ngưỡng tiện ích trung bình tối thiểu sẽ được nâng lên đến giá trị lớn nhất thứ k tính bằng Rk.Do đó, các tập mục có tiện ích trung bình ít hơn ngưỡng tiện ích trung bình tối thiếu mới được loại bỏ khỏ Rk.Sau đó, giá trị ngưỡng mới được sử dụng để tiếp tục tìm kiếm các ứng viên HAUI khác cho đến khi không có tập hợp vật phẩm nào đủ điều kiện được tạo ra trong trình khai thác đệ quy.Do đó, tập mục k có giá trị cao nhất tiện ich trung bình tính bằng Rk.sẽ thu được kết quả cuối cùng.Đẻ nâng cao hiệu suất thời gian chạy và bộ nhớ trong thuật toán.
