دانلود مقاله انگلیسی رایگان:طرح های فازی افزایشی دوگانه برای کشف مکرر آیتم ها در جریان داده های عددی - 2020
دانلود بهترین مقالات isi همراه با ترجمه فارسی 2

با سلام خدمت کاربران در صورتی که با خطای سیستم پرداخت بانکی مواجه شدید از طریق کارت به کارت (6037997535328901 بانک ملی ناصر خنجری ) مقاله خود را دریافت کنید (تا مشکل رفع گردد). 

دانلود مقاله انگلیسی داده های بزرگ رایگان
  • Dual incremental fuzzy schemes for frequent itemsets discovery in streaming numeric data Dual incremental fuzzy schemes for frequent itemsets discovery in streaming numeric data
    Dual incremental fuzzy schemes for frequent itemsets discovery in streaming numeric data

    دسته بندی:

    داده های بزرگ - big data


    سال انتشار:

    2020


    عنوان انگلیسی مقاله:

    Dual incremental fuzzy schemes for frequent itemsets discovery in streaming numeric data


    ترجمه فارسی عنوان مقاله:

    طرح های فازی افزایشی دوگانه برای کشف مکرر آیتم ها در جریان داده های عددی


    منبع:

    Sciencedirect - Elsevier - Information Sciences, 514 (2020) 15-43: doi:10:1016/j:ins:2019:11:023


    نویسنده:

    Hui Zheng a , b , c , d , Peng Li a , c , ∗, Qing Liu d , Jinjun Chen b , Guangli Huang e , Junfeng Wu f , Yun Xue g , Jing He


    چکیده انگلیسی:

    Discovering frequent itemsets is essential for finding association rules, yet too computa- tional expensive using existing algorithms. It is even more challenging to find frequent itemsets upon streaming numeric data. The streaming characteristic leads to a challenge that streaming numeric data cannot be scanned repetitively. The numeric characteristic requires that streaming numeric data should be pre-processed into itemsets, e.g., fuzzy- set methods can transform numeric data into itemsets with non-integer membership val- ues. This leads to a challenge that the frequency of itemsets are usually not integer. To overcome such challenges, fast methods and stream processing methods have been ap- plied. However, the existing algorithms usually either still need to re-visit some previous data multiple times, or cannot count non-integer frequencies. Those existing algorithms re-visiting some previous data have to sacrifice large memory spaces to cache those pre- vious data to avoid repetitive scanning. When dealing with big streaming data nowadays, such large-memory requirement often goes beyond the capacity of many computers. Those existing algorithms unable to count non-integer frequencies would be very inaccurate in estimating the non-integer frequencies of frequent itemsets if used with integer approxi- mation of frequency-counting. To solve the aforementioned issues, in this paper we propose two incremental schemes for frequent itemsets discovery that are capable to work efficiently with streaming nu- meric data. In particular, they are able to count non-integer frequency without re-visiting any previous data. The key of our schemes to the benefits in efficiency is to extract essen- tial statistics that would occupy much less memory than the raw data do for the ongoing streaming data. This grants the advantages of our schemes 1) allowing non-integer count- ing and thus natural integration with a fuzzy-set discretization method to boost robustness and anti-noise capability for numeric data, 2) enabling the design of a decay ratio for dif- ferent data distributions, which can be adapted for three general stream models: landmark, damped and sliding windows, and 3) achieving highly-accurate fuzzy-item-sets discovery with efficient stream-processing. Experimental studies demonstrate the efficiency and effectiveness of our dual schemes with both synthetic and real-world datasets.
    Keywords: Incremental algorithm | Data stream mining | Frequent itemsets | Without re-visiting


    سطح: متوسط
    تعداد صفحات فایل pdf انگلیسی: 29
    حجم فایل: 1096 کیلوبایت

    قیمت: رایگان


    توضیحات اضافی:




اگر این مقاله را پسندیدید آن را در شبکه های اجتماعی به اشتراک بگذارید (برای به اشتراک گذاری بر روی ایکن های زیر کلیک کنید)

تعداد نظرات : 0

الزامی
الزامی
الزامی
rss مقالات ترجمه شده rss مقالات انگلیسی rss کتاب های انگلیسی rss مقالات آموزشی
logo-samandehi
بازدید امروز: 50 :::::::: بازدید دیروز: 0 :::::::: بازدید کل: 50 :::::::: افراد آنلاین: 45