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2016 | OriginalPaper | Buchkapitel

Mining Maximal Efficient Closed Itemsets Without Any Redundancy

verfasst von : L. Greeshma, G. Pradeepini

Erschienen in: Information Systems Design and Intelligent Applications

Verlag: Springer India

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Abstract

Mining more relevant itemsets from various information repositories, which is an essential task in knowledge discovery from data that identifies itemsets with more interestingness measures (support and confidence). Due to the availability of data over Internet, it may retrieve huge number of itemsets to user, which may degrades the performance and increases time complexity. This paper proposed a framework called Analyzing All Maximal Efficient Itemsets to provide a condensed and lossless representation of data in form of rule association rules. We proposed two algorithms Apriori-MC (Apriori-Maximal Closed itemsets) and AAEMIs (Analyzing All Efficient Maximal Itemsets) by deleting non-closed itemsets. The proposed method AAEMIs regains complete relevant itemsets from a group of efficient Maximal Closed Itemsets (MCIs) without specifying user specified constraint and overcoming redundancy.

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Metadaten
Titel
Mining Maximal Efficient Closed Itemsets Without Any Redundancy
verfasst von
L. Greeshma
G. Pradeepini
Copyright-Jahr
2016
Verlag
Springer India
Buch
Information Systems Design and Intelligent Applications

Print ISBN: 978-81-322-2753-3

Electronic ISBN: 978-81-322-2755-7

Copyright-Jahr: 2016

DOI
https://doi.org/10.1007/978-81-322-2755-7_36

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