Technika wydobywania danych i Wnioski - Vasantarao Deshmukh, Monali; B. B. Patil, Nilesh; B. Barshe, Shweta
20,99 €
inkl. MwSt.

Versandfertig in 1-2 Wochen
payback
10 °P sammeln
  • Broschiertes Buch

Wydobywanie zestawów przedmiotów o wysokiej u¿ytecznöci z transakcyjnej bazy danych odnosi si¿ do wykrywania zestawów przedmiotów o wysokiej u¿ytecznöci, takich jak zyski. Mimo, ¿e w ostatnich latach zaproponowano szereg odpowiednich algorytmów, wi¿¿¿ si¿ one z problemem tworzenia du¿ej liczby kandyduj¿cych zestawów przedmiotów o wysokiej u¿ytecznöci. Tak du¿a liczba kandyduj¿cych zestawów elementów obni¿a wydajnö¿ górnicz¿ pod wzgl¿dem czasu wykonania i zapotrzebowania na miejsce. Sytuacja möe si¿ pogorszy¿, gdy baza danych zawiera wiele d¿ugich transakcji lub d¿ugich zestawów elementów…mehr

Andere Kunden interessierten sich auch für
Produktbeschreibung
Wydobywanie zestawów przedmiotów o wysokiej u¿ytecznöci z transakcyjnej bazy danych odnosi si¿ do wykrywania zestawów przedmiotów o wysokiej u¿ytecznöci, takich jak zyski. Mimo, ¿e w ostatnich latach zaproponowano szereg odpowiednich algorytmów, wi¿¿¿ si¿ one z problemem tworzenia du¿ej liczby kandyduj¿cych zestawów przedmiotów o wysokiej u¿ytecznöci. Tak du¿a liczba kandyduj¿cych zestawów elementów obni¿a wydajnö¿ górnicz¿ pod wzgl¿dem czasu wykonania i zapotrzebowania na miejsce. Sytuacja möe si¿ pogorszy¿, gdy baza danych zawiera wiele d¿ugich transakcji lub d¿ugich zestawów elementów wysoko u¿ytecznych.W tej ksi¿¿ce proponujemy algorytm Ulepszonego algorytmu wydobywczego (Utility Pattern Growth plus) do wydobywania zestawów przedmiotów wysokiej u¿ytecznöci z zestawem skutecznych strategii przycinania zestawów przedmiotów kandyduj¿cych. Informacje o zbiorach przedmiotów wysokiej u¿ytecznöci s¿ utrzymywane w strukturze danych opartej na drzewie o nazwie UP-Tree (Drzewo Wzorów U¿ytkowych) w taki sposób, ¿e zestawy przedmiotów kandyduj¿cych mog¿ by¿ generowane efektywnie przy u¿yciu tylko dwóch skanów bazy danych. Wydajnö¿ UP-Growth i UP Growth+ jest porównywana z najnowocze¿niejszymi algorytmami na wielu rodzajach rzeczywistych i syntetycznych zbiorów danych.
Hinweis: Dieser Artikel kann nur an eine deutsche Lieferadresse ausgeliefert werden.
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.