مجموعات العناصر المتكررة القصوى

الموضوعات

علوم تطبيقية وتكنولوجية

الملخص

التنقيب عن قواعد الإرتباط واحدة من أشهر عمليات التنقيب في البيانات، والتي تستخدم في البحث عن العلاقات غير الظاهرة أو المخفية بين العناصر داخل قواعد المعاملات. ونتيجة لذلك فإن تطبيقاتها اليوم تشمل العديد من المجالات المختلفة، أبرزها المجال التجاري حيث تتواجد قواعد الإرتباط في كل عمليات تحليل سلة التسوق، عمليات تجميع المنتجات وترتيبها في المراكز والمحلات التجارية إضافة إلى عمليات تصميم دليل السلع والمنتجات... .لكن المشكلة الرئيسية في التنقيب عن قواعد الإرتباط تكمن في البحث عن مجموعات العناصر المتكررة التي تساهم في إنشاء هذه القواعد. لذلك أقتُرِحت خلال العقدين الماضيين العديدُ من الخوارزميات لحلّ هذه المشكلة، أبرزها خوارزمية Aprioriالتي تعتمد المقاربة بالمستويات، خوارزميةEclat والتيتستخدم المُقاربة العمودية وأيضا خوارزمية المقاربة بالإسقاط FRGrowth.حققت مختلف هذه الخوارزميات نجاحًا باهرا على مدى سنوات، لكنها بقيت تُعاني من كونها "مكلفة للغاية" من حيث الزمن المستغرق والمساحة التخزينية للذاكرة عند التنفيذ.في هذا العمل سيتم دراسة التمثيلات المتراصة لمجموعات العناصر المتكررة المقترحة في بداية الألفية الجديدة، وبشكل خاص تمثيلات مجموعات العناصر المتكررة القصوى، من حيث مفاهيمها الأساسية وإستعراض لبعض الخوارزميات الموجودة حاليا للبحث عن مجموعات العناصر المتكررة القصوى في قواعد المعاملات، ليتم بعدها القيام بمقارنة لإثنتين من هذه الخوارزميات هما FPMaxو Charm-MFI والموجودتين في منصة SPMF مفتوحة المصدر بإستعمال قواعد معاملات مختلفة الأنواع والأحجام.حيث أظهرت النتائج التجريبية تفوق خوارزمية FPMax على خوارزمية Charm-MFIمن حيث الإستهلاك الأقل للمساحة التخزينية للذاكرة، أمّا بالنسبة للزمن المستغرق للتنفيذ فإنّ خوارزمية Charm-MFIتفوقت في قواعد المعاملات المتناثرة بالمقابل رجح كفة خوارزمية FPMax في قواعد المعاملات المكثّفة.

روابط وملفات

التعريف والنوع

رقم الوثيقة

ebbb5475-04df-49e4-9c0e-2b83991427e1

رقم العقد

0

نوع الوسائط

Crawler

نوع المحتوى

الرسائل العلمية

صيغة المصدر

ماستر (LMD)

نوع الملف

pdf text

أسماء الملفات

955506_1.pdf

بيانات النشر

ترجمة العنوان

Maximal Fréquent Item sets

ألقاب المؤلفين

[{"name_ar":"ايمان رزاق","title_ar":"اعداد","title_en":"Preparation"},{"name_ar":"سليمان أولاد النوي","title_ar":"اشراف","title_en":"Supervision"},{"name_ar":"مارية رزاق","title_ar":"اعداد","title_en":"Preparation"}]

اللغة

Arabic

المصدر والدورية

اسم المصدر

مجموعات العناصر المتكررة القصوى

المحتوى والصفحات

عدد الصفحات

0

ترجمة الملخص

Association Rules Mining is one of the most famous Data Mining tasks, itis used to find the hidden relationships in a given transactional databases. Therefore, it makes part nowadays inside a variety of applications such as Market Basket Analysis, products clustering, catalog design, store layout and many more. The major problem in mining Association Rules is enumerating the whole frequent item sets that help in generating such rules, many algorithms were proposed to solve this problem; among them was the Apriori Algorithm that uses the Level-wise approach, Eclat Algorithm which uses the Vertical approach and the FP Growth Algorithm which uses the Projection approach, these algorithms made a huge success during the last two decades, but in a computational point of view, all of them suffer from being “ex-pensive”, whether in time consumption or in memory requirements during the execution. In this work, we study some compact representations of the frequent item sets especially the Maximal Frequent Item sets and its basic concepts. In addition, we also study some of the current algorithms used to find the Maximal Frequent Item sets in a given transactional base, and finally testing two of them that are already implemented in SPMF the java opensource platform which are FP Max and Charm-MFI, using transactional datasets with different types and sizes. Experimental results showed that FP Max algorithm has exceeded Charm-MFI algorithm in terms of lower requirements of the memory, whereas in the running-time point of view, results showed that Charm-MFI algorithm has outperformed FP Max algorithm in sparse Datasets, while in a condensed Datasets FPMax algorithm has shown a good performance

كلمات الباحثين

التنقيب في البيانات، قواعد الإرتباط، مجموعة العناصر المتكررة، مجموعة العناصر المتكررة القصوى، خوارزميات، دراسة تجريبية، جافا

إشراف وإعداد

الإشراف

سليمان أولاد النوي

الإعداد

ايمان رزاق, مارية رزاق

الاقتباسات الببليوغرافية