博碩士論文 87423020 完整後設資料紀錄

DC 欄位 語言
DC.contributor資訊管理學系zh_TW
DC.creator趙書榮zh_TW
DC.creatorShu-Jun Chaoen_US
dc.date.accessioned2002-10-22T07:39:07Z
dc.date.available2002-10-22T07:39:07Z
dc.date.issued2002
dc.identifier.urihttp://ir.lib.ncu.edu.tw:88/thesis/view_etd.asp?URN=87423020
dc.contributor.department資訊管理學系zh_TW
DC.description國立中央大學zh_TW
DC.descriptionNational Central Universityen_US
dc.description.abstract摘要 目前挖掘關聯規則的演算法可依需不需產生candidate itemset的作法分為兩類,例如Frequent-Pattern tree與Apriroi-like approach。此兩者最主要的差異在於,FP-tree並不產生candidate itemsets,它將資料庫壓縮在Frequent-Pattern tree的結構中,避免多次的高成本的資料庫掃瞄;後者是需要產生candidate itemset的方法。 而本文的目的是以應用Frequent-Pattern tree之理論,在實作方面以不同資料結構技術作效能比較測試,得到以那一種資料結構應用在Frequent-Pattern tree上執行時間之效能較佳。 在本文中共建立了(一)FP-tree_tail演算法,tail為在head table中增加一個tail欄位,(二)FP-tree_hash演算法,hash為以hash function計算出每個node所在位置方式建立FP-tree,(三)FP-tree_hash+tail演算法,為結合(一)、(二)之優點,所完成之演算法.,並將以上三個演算法與傳統FP-tree演算法一起比較,以找出各演算法之優缺點。經由本文實驗測試資料數據中,發現在各種實驗參數下,傳統FP-tree演算法所需花費之時間,為三個改良FP-tree演算法的數十倍。zh_TW
dc.description.abstractnow the algorithm in the association rules can be seperated two kinds.first is Apriori-like approach.second is Frequent-Pattern tree.main different between the above is the Frequent-Pattern tree did not to generate the candidate itemsets.its avoid a huge cost to scan database many times. this paper apply three different data structure(FP-tree_tail,FP-tree_hash,FP-tree_hash+tail) to improve Frequent-Pattern tree algorithm .then to compare the performance about them , accroding to the test data we found the performance of the FP-tree alogrithm are worst then the other algorithms many times.en_US
DC.subject資料挖掘zh_TW
DC.subject關聯規則zh_TW
DC.subject演算法zh_TW
DC.subjectFP-treezh_TW
DC.subjectdata miningen_US
DC.subjectassociation ruleen_US
DC.subjectalgorithmen_US
DC.subjectFP-treen_US
DC.titleFP-Tree不同實作方式之效能比較zh_TW
dc.language.isozh-TWzh-TW
DC.titleFP-Tree in different implement methods to compare the performancesen_US
DC.type博碩士論文zh_TW
DC.typethesisen_US
DC.publisherNational Central Universityen_US

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