ALOA2i : OPTIMISATION D'EXTRACTION DES K- ITEMSETS FREQUENTS (POUR K ≤ 2)

Résumé : Dans cet article, nous proposons une nouvelle approche d'optimisation de l'algorithme de référence APRIORI (AGR 94).La démarche utilisée est basée sur des ensembles à un et deux items. Nous commençons par calculer les supports des 1-itemsets (ensembles de singletons), ensuite nous élaguons les 1-itemsets non fréquents et ne conservons que ceux qui sont fréquents (c'est-à-dire ceux qui ont des fréquences d'apparition appelées supports dont les valeurs sont supérieures ou égales à un seuil minimal fixé).Pendant la deuxième itération, nous trions les 1-itemsets fréquents par ordre décroissant de leurs supports respectifs puis nous formons les 2-itemsets. De cette façon les règles d'association sont découvertes plus rapidement.Expérimentalement, la comparaison de notre algorithme avec APRIORI, PASCAL, CLOSE et MAX-MINER, montre son efficacité sur des données faiblement corrélées
Type de document :
Pré-publication, Document de travail
2016


https://hal-auf.archives-ouvertes.fr/hal-01423822
Contributeur : Claude Issa Nombré <>
Soumis le : samedi 31 décembre 2016 - 18:09:39
Dernière modification le : jeudi 5 janvier 2017 - 09:22:21

Fichiers

ARTICLE_NCI.pdf
Fichiers produits par l'(les) auteur(s)

Identifiants

  • HAL Id : hal-01423822, version 1

Collections

Citation

Claude Issa Nombré, Konan Marcelin Brou, Kouadio Prosper Kimou. ALOA2i : OPTIMISATION D'EXTRACTION DES K- ITEMSETS FREQUENTS (POUR K ≤ 2) . 2016. <hal-01423822>

Partager

Métriques

Consultations de
la notice

18

Téléchargements du document

9