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Pattern mining using Linked list (PML) mine the frequent patterns from transaction dataset using Linked list data structure

机译:使用链表(PML)进行模式挖掘使用链表数据结构从交易数据集中挖掘频繁模式

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摘要

The Substantial amount of research has been done in the area of frequent pattern mining in the last few decades. Researchers have developed various algorithms to generate frequent patterns. We propose Pattern Mining using Linked list (PML) algorithm that generates frequent patterns using Linked list. It uses both horizontal and vertical data layout. To generate 1-itemsets, it uses horizontal data layout and for 2-itemsets and more, it uses vertical data layout. The important feature of vertical data layout is that it count the frequency fast using intersection operations on transaction ids (tids). It prunes automatically irrelevant data. The algorithm uses Linked list data structure due to which it takes less execution time to generate frequent patterns. It runs with efficient memory usage. It scans the dataset only two times. The experimental results of proposed algorithm have been compared with other algorithms.
机译:在过去的几十年中,已经在频繁模式挖掘领域进行了大量研究。研究人员开发了各种算法来生成频繁的模式。我们建议使用链接列表(PML)算法进行模式挖掘,该算法使用链接列表生成频繁的模式。它同时使用水平和垂直数据布局。要生成1个项目集,它使用水平数据布局,而对于2个项目集及更多项目,它使用垂直数据布局。垂直数据布局的重要特征在于,它使用交易ID(tid)上的交叉操作快速计数频率。它会自动删除不相关的数据。该算法使用链接列表数据结构,因此生成频繁模式所需的执行时间更少。它以高效的内存使用率运行。它仅扫描数据集两次。将该算法的实验结果与其他算法进行了比较。

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