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Constructing A New Algorithm For High Average Utility Itemsets Mining

机译：构建一种新的高平均实用程序项集矿业矿业矿业挖掘

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In this paper, we propose a mining algorithm for average-utility itemsets (EHAUI-Tree) based on improving HUUI-Tree algorithm to apply for adding new database transactions without restart. At first, the value of updated data is calculated. Then, itemsets which make changes will be calculated and updated depending upon the updated data value and the previous High Average-utility Upper-bound (HAUUB). This algorithm uses the downward closure property of an average-utility itemset and an index table structure. In addition, a data structure for itemsets is proposed to minimize memory usage and maximize calculating efficiency. The experimental result shows that EHAUI-Tree is more effective than HAUI-Tree when adding new transactions for the previous database. The method applies the downward closure properties of HAUUB Itemset and Index Table. Furthermore, the Bit-Array-structure itemset is also proposed to reduce using memory and calculate more effectively. The result of this algorithm is better than HAUI-Tree on updating new transactions.
机译：在本文中，我们提出了一种基于改进惠国树算法的平均实用项目集（EHAUI树）的采矿算法，应用于添加新的数据库事务而无需重新启动。首先，计算更新数据的值。然后，将根据更新的数据值和先前的高平均实用程序上限（Haaub）来计算并更新更改的项目集。该算法使用平均实用程序项集和索引表结构的向下闭合属性。另外，提出了一种用于项目集的数据结构，以最小化内存使用率并最大化计算效率。实验结果表明，在为上一个数据库添加新事务时，Ehaui-Tree比Haui-stre更有效。该方法应用Hauub项集和索引表的向下闭合属性。此外，还提出了比特阵列结构项集以减少使用存储器并更有效地计算。在更新新事务时，此算法的结果优于Haui树。

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