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Metadados | Descrição | Idioma |
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Autor(es): dc.contributor | Carvalho, Alexandre Plastino de | - |
Autor(es): dc.contributor | CPF:30090875322 | - |
Autor(es): dc.contributor | http://lattes.cnpq.br/4985266524417261 | - |
Autor(es): dc.contributor | Martins, Simone de Lima | - |
Autor(es): dc.contributor | CPF:30120908222 | - |
Autor(es): dc.contributor | http://lattes.cnpq.br/5202429302236084 | - |
Autor(es): dc.contributor | Meira Junior, Wagner | - |
Autor(es): dc.contributor | CPF:30219085522 | - |
Autor(es): dc.contributor | http://lattes.cnpq.br/9092587237114334 | - |
Autor(es): dc.creator | Prado, Adriana Bechara | - |
Data de aceite: dc.date.accessioned | 2024-07-11T18:08:03Z | - |
Data de disponibilização: dc.date.available | 2024-07-11T18:08:03Z | - |
Data de envio: dc.date.issued | 2021-03-10 | - |
Data de envio: dc.date.issued | 2008-03-03 | - |
Data de envio: dc.date.issued | 2021-03-10 | - |
Fonte completa do material: dc.identifier | https://app.uff.br/riuff/handle/1/17808 | - |
Fonte: dc.identifier.uri | http://educapes.capes.gov.br/handle/capes/764192 | - |
Descrição: dc.description | During the last ten years, many algorithms have been proposed to mine frequent itemsets. In order to fairly evaluate their behavior, the IEEE/ICDM Workshop on Frequent Itemset Mining Implementations (FIMI03) has been recently organized. According to its analysis, kDCI++ is a state-of-the-art algorithm. However, it can be observed from the FIMI 03 experiments that its efficient behavior does not occur for low minimum supports on sparse databases. Aiming at improving kDCI++ and making it even more competitive, we present the kDCI-3 algorithm. This proposal directly accesses candidates not only in the two initial iterations but specially in the third one, which represents, in general, the highest computational cost of kDCI++ for low minimum supports. Results have shown that kDCI-3 outperforms kDCI++ in the conducted experiments. When compared to other important algorithms, kDCI-3 enlarged the number of times kDCI++ presented the best behavior. | - |
Descrição: dc.description | Ao longo dos últimos dez anos, várias estratégias para extração de conjuntos freqüentes têm sido propostas e aprimoradas. Na grande maioria das vezes, estas estratégias são avaliadas a partir de testes computacionais limitados. Por esta razão, a fim de compará-las de forma mais justa, foi organizado um Workshop de implementações de algoritmos para extração de conjuntos freqüentes (IEEE/ICDM Workshop on Frequent Itemset Mining Implementations - FIMI 03). De acordo com os resultados obtidos, o algoritmo kDCI++ foi considerado um dos principais algoritmos para a extração de conjuntos freqüentes da atualidade. Entretanto, analisando seus resultados mais detalhadamente, observa-se que o algoritmo kDCI++ não se mostra tão eficiente quando valores baixos de suporte mínimo são considerados sobre bases de dados esparsas. Neste trabalho, a fim de aprimorar o desempenho do algoritmo kDCI++ e torná-lo ainda mais competitivo, é proposta uma adaptação deste algoritmo, denominada algoritmo kDCI-3. Nesta estratégia, os conjuntos candidatos são acessados diretamente não só durante as duas iterações iniciais, mas especialmente durante a terceira iteração, avaliada como sendo altamente custosa computacionalmente. Os experimentos realizados mostraram que o algoritmo kDCI-3 reduz significativamente o tempo total de execução obtido pelo algoritmo kDCI++. Quando comparado a outras importantes estratégias, kDCI-3 aumenta o número de vezes em que o algoritmo kDCI++ apresenta o melhor desempenho. | - |
Formato: dc.format | application/pdf | - |
Idioma: dc.language | pt_BR | - |
Publicador: dc.publisher | Programa de Pós-Graduação em Computação | - |
Publicador: dc.publisher | Computação | - |
Direitos: dc.rights | Acesso Aberto | - |
Direitos: dc.rights | CC-BY-SA | - |
Palavras-chave: dc.subject | Ciência da computação | - |
Palavras-chave: dc.subject | Processo de mineração de dados | - |
Palavras-chave: dc.subject | Regras de associação relacionais | - |
Palavras-chave: dc.subject | Computer science | - |
Palavras-chave: dc.subject | CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO::TEORIA DA COMPUTACAO::COMPUTABILIDADE E MODELOS DE COMPUTACAO | - |
Título: dc.title | Explorando a técnica de indexação de conjuntos candidatos na mineração de conjuntos freqüentes | - |
Título: dc.title | Exploring direct counting for frequent itemset mining | - |
Tipo de arquivo: dc.type | Dissertação | - |
Aparece nas coleções: | Repositório Institucional da Universidade Federal Fluminense - RiUFF |
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