ALOA2i : OPTIMISATION D'EXTRACTION DES K- ITEMSETS FREQUENTS (POUR K ≤ 2) (original) (raw)

Dans cet article, nous proposons une nouvelle approche d'optimisation de l'algorithme de reference APRIORI (AGR 94).La demarche utilisee est basee sur des ensembles a un et deux items. Nous commencons par calculer les supports des 1-itemsets (ensembles de singletons), ensuite nous elaguons les 1-itemsets non frequents et ne conservons que ceux qui sont frequents (c'est-a-dire ceux qui ont des frequences d'apparition appelees supports dont les valeurs sont superieures ou egales a un seuil minimal fixe).Pendant la deuxieme iteration, nous trions les 1-itemsets frequents par ordre decroissant de leurs supports respectifs puis nous formons les 2-itemsets. De cette facon les regles d'association sont decouvertes plus rapidement.Experimentalement, la comparaison de notre algorithme avec APRIORI, PASCAL, CLOSE et MAX-MINER, montre son efficacite sur des donnees faiblement correlees