Khai thác các chuỗi phổ biến và các chuỗi lợi ích cao có mức độ quan trọng khác nhau trong các ứng dụng thực tế. Gần đây, các nghiên cứu tập trung giải quyết bài toán tổng quát hơn, là khai thác tập FHUS chuỗi phổ biến lợi ích cao. Tuy nhiên, thời gian và bộ nhớ dùng để khai thác FHUS vẫn còn quá lớn. Bài báo đề xuất khái niệm tập FGHUS các chuỗi sinh phổ biến lợi ích cao, là một biểu diễn súc tích của FHUS, và một thuật toán mới hiệu quả để khai thác nó. Dựa vào hai chặn trên của độ đo lợi ích, hai chiến lược tỉa theo chiều rộng và sâu được thiết kế để loại bỏ nhanh các chuỗi ít phổ biến hoặc lợi ích thấp. Sử dụng một chặn dưới mới của lợi ích, một chiến lược tỉa địa phương mới được đề xuất để loại bỏ sớm các chuỗi không là chuỗi sinh phổ biến lợi ích cao. Dựa vào các chiến lược này, một thuật toán mới FGenHUSM được thiết kế để khai thác FGHUS mà tính hiệu quả của nó được thể hiện qua các thử nghiệm trên các cơ sở dữ liệu lớn.
scite is a Brooklyn-based organization that helps researchers better discover and understand research articles through Smart Citations–citations that display the context of the citation and describe whether the article provides supporting or contrasting evidence. scite is used by students and researchers from around the world and is funded in part by the National Science Foundation and the National Institute on Drug Abuse of the National Institutes of Health.
customersupport@researchsolutions.com
10624 S. Eastern Ave., Ste. A-614
Henderson, NV 89052, USA
This site is protected by reCAPTCHA and the Google Privacy Policy and Terms of Service apply.
Copyright © 2024 scite LLC. All rights reserved.
Made with 💙 for researchers
Part of the Research Solutions Family.