tailieunhanh - Khai thác tập mục lợi ích cao có lợi nhuận âm trong cơ sở dữ liệu phân tán dọc

Bài viết trình bày một phương pháp khai thác tập lợi ích cao có lợi nhuận âm trên CSDL phân tán dọc. Việc khai thác tập lợi ích cao đã được nghiên cứu và công bố rộng rãi trong những năm gần đây. | TẠP CHÍ KHOA HỌC ĐẠI HỌC ĐÀ LẠT Tập 10 Số 3 2020 25-38 KHAI THÁC TẬP MỤC LỢI ÍCH CAO CÓ LỢI NHUẬN ÂM TRONG CƠ SỞ DỮ LIỆU PHÂN TÁN DỌC Cao Tùng Anha Ngô Quốc Huya Võ Hoàng Khanga a Khoa Công nghệ Thông tin Trường Đại học Công nghệ TP. Hồ Chí Minh Việt Nam Tác giả liên hệ Email Lịch sử bài báo Nhận ngày 27 tháng 02 năm 2020 Chỉnh sửa ngày 24 tháng 6 năm 2020 Chấp nhận đăng ngày 24 tháng 9 năm 2020 Tóm tắt Tập lợi ích cao TLIC là một vấn đề quan trọng trong khai phá dữ liệu xem xét các lợi ích của các mục chẳng hạn như lợi nhuận và lãi suất được khám phá từ cơ sở dữ liệu CSDL giao dịch hỗ trợ cho việc kinh doanh của các đơn vị. Bài báo trình bày một phương pháp khai thác tập lợi ích cao có lợi nhuận âm trên CSDL phân tán dọc. Việc khai thác tập lợi ích cao đã được nghiên cứu và công bố rộng rãi trong những năm gần đây. Có nhiều thuật toán khai thác các tập lợi ích cao TLIC bằng cách cắt tỉa các ứng cử viên dựa trên các giá trị lợi ích và dựa trên các giá trị sử dụng có trọng số giao dịch. Các thuật toán này đều hướng tới mục đích làm giảm không gian tìm kiếm. Trong bài báo này chúng tôi đề xuất một phương pháp khai thác tập lợi ích cao có lợi nhuận âm TLIC-TSA từ CSDL phân tán dọc. Phương pháp này không tích hợp CSDL từ CSDL cục bộ của các bên tham gia để hình thành CSDL tập trung và chỉ thực hiện việc quét các CSDL mỗi bên tham gia một lần. Các thí nghiệm cho thấy thời gian chạy của phương pháp này hiệu quả hơn so với khai thác trên cơ sở dữ liệu tập trung. Từ khóa Cơ sở dữ liệu Cơ sở dữ liệu phân tán dọc Khai thác dữ liệu Lợi nhuận âm Tập lợi ích cao. DOI http 2020 Loại bài báo Bài báo nghiên cứu gốc có bình duyệt Bản quyền 2020 Các Tác giả. Cấp phép Bài báo này được cấp phép theo CC BY-NC 25 TẠP CHÍ KHOA HỌC ĐẠI HỌC ĐÀ LẠT CHUYÊN SAN KHOA HỌC TỰ NHIÊN VÀ CÔNG NGHỆ EXPLOIT MINING HIGH UTILITY ITEMSETS WITH NEGATIVE UNIT PROFITS FROM VERTICALLY DISTRIBUTED DATABASES Cao Tung Anha Ngo Quoc .

TÀI LIỆU LIÊN QUAN
TỪ KHÓA LIÊN QUAN
crossorigin="anonymous">
Đã phát hiện trình chặn quảng cáo AdBlock
Trang web này phụ thuộc vào doanh thu từ số lần hiển thị quảng cáo để tồn tại. Vui lòng tắt trình chặn quảng cáo của bạn hoặc tạm dừng tính năng chặn quảng cáo cho trang web này.