Journal de la science de l'énergie nucléaire et de la technologie de production d'électricité

Structures arborescentes compactes pour l'extraction d'ensembles d'éléments à haute utilité

Hailye Tekleselase

L'extraction d'éléments d'utilité élevée (HUIM) à partir de bases de données de transactions volumineuses a suscité une attention considérable car elle prend en compte les revenus des articles achetés lors d'une transaction. Alors que la plupart des algorithmes basés sur des arbres pour extraire des HUI transforment la base de données en un arbre de préfixes d'articles, ils éliminent les articles peu prometteurs et consomment une quantité importante de mémoire. L'utilisation d'arbres qui stockent des informations au niveau des transactions s'est avérée améliorer le processus d'extraction en conjonction avec de tels arbres de préfixes. À cet égard, le présent travail propose des arbres efficaces en mémoire, à savoir Utility Prime Tree (UPT), Prime Cantor Function Tree (PCFT) et String Based Utility Prime Tree (SUPT) qui codent l'intégralité des informations de transaction dans un nœud, contrairement aux arbres basés sur des préfixes via une seule analyse de base de données. Les expériences menées sur les ensembles de données réels et synthétiques montrent que ces structures consomment beaucoup moins de mémoire par rapport aux structures arborescentes de la littérature.