Técnica de mineração de dados e Aplicações - Vasantarao Deshmukh, Monali;B.B. Patil, Nilesh;B.Barshe, Shweta
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Mineração de conjuntos de itens de alta utilidade de uma base de dados transacional refere-se à descoberta de conjuntos de itens com alta utilidade como lucros. Embora uma série de algoritmos relevantes tenha sido proposta nos últimos anos, eles incorrem no problema de produzir um grande número de conjuntos de itens candidatos para conjuntos de itens de alta utilidade. Um número tão grande de conjuntos de itens candidatos degrada o desempenho da mineração em termos de tempo de execução e necessidade de espaço. A situação pode piorar quando o banco de dados contém muitas transações longas ou…mehr

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Produktbeschreibung
Mineração de conjuntos de itens de alta utilidade de uma base de dados transacional refere-se à descoberta de conjuntos de itens com alta utilidade como lucros. Embora uma série de algoritmos relevantes tenha sido proposta nos últimos anos, eles incorrem no problema de produzir um grande número de conjuntos de itens candidatos para conjuntos de itens de alta utilidade. Um número tão grande de conjuntos de itens candidatos degrada o desempenho da mineração em termos de tempo de execução e necessidade de espaço. A situação pode piorar quando o banco de dados contém muitas transações longas ou conjuntos longos de itens de alta utilidade.Neste Livro, propomos um algoritmo, nomeadamente um algoritmo de mineração melhorado (Utility Pattern Growth plus) para mineração de conjuntos de itens de alta utilidade com um conjunto de estratégias eficazes para a poda de conjuntos de itens candidatos. As informações dos conjuntos de itens de alta utilidade são mantidas em uma estrutura de dados baseada em árvores chamada UP-Tree (Utility Pattern Tree) de modo que os conjuntos de itens candidatos possam ser gerados eficientemente com apenas duas varreduras de banco de dados. O desempenho do UP-Growth e do UP Growth+ é comparado com os algoritmos de última geração em muitos tipos de conjuntos de dados tanto reais quanto sintéticos.
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Autorenporträt
La profesora Monali Deshmukh completó sus estudios de postgrado en la Universidad de Mumbai en computación y tiene más de 10 años de experiencia como..,Profesor asistente en SCOE, Kharghar.Es autora y coautora de muchas publicaciones científicas (revistas y conferencias). Sus intereses actuales de investigación se centran en las áreas de minería de datos y computación en nube.