Vše

Co hledáte?

Vše
Projekty
Výsledky výzkumu
Subjekty

Rychlé hledání

  • Projekty podpořené TA ČR
  • Významné projekty
  • Projekty s nejvyšší státní podporou
  • Aktuálně běžící projekty

Chytré vyhledávání

  • Takto najdu konkrétní +slovo
  • Takto z výsledků -slovo zcela vynechám
  • “Takto můžu najít celou frázi”

An Evolutionary Algorithm to Mine High-Utility Itemsets

Identifikátory výsledku

  • Kód výsledku v IS VaVaI

    <a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F61989100%3A27240%2F15%3A86094299" target="_blank" >RIV/61989100:27240/15:86094299 - isvavai.cz</a>

  • Výsledek na webu

    <a href="http://advances.utc.sk/index.php/AEEE/article/view/1474" target="_blank" >http://advances.utc.sk/index.php/AEEE/article/view/1474</a>

  • DOI - Digital Object Identifier

    <a href="http://dx.doi.org/10.15598/aeee.v13i4.1474" target="_blank" >10.15598/aeee.v13i4.1474</a>

Alternativní jazyky

  • Jazyk výsledku

    angličtina

  • Název v původním jazyce

    An Evolutionary Algorithm to Mine High-Utility Itemsets

  • Popis výsledku v původním jazyce

    High-utility itemset mining (HUIM) is a critical issue in recent years since it can be used to reveal the profitable products by considering both the quantity and profit factors instead of frequent itemset mining (FIM) of association rules (ARs). In thispaper, an evolutionary algorithm is presented to efficiently mine high-utility itemsets (HUIs) based on the binary particle swarm optimization. A maximal pattern (MP)-tree strcutrue is further designed to solve the combinational problem in the evolutionprocess. Substantial experiments on real-life datasets show that the proposed binary PSO-based algorithm has better results compared to the state-of-the-art GA-based algorithm.

  • Název v anglickém jazyce

    An Evolutionary Algorithm to Mine High-Utility Itemsets

  • Popis výsledku anglicky

    High-utility itemset mining (HUIM) is a critical issue in recent years since it can be used to reveal the profitable products by considering both the quantity and profit factors instead of frequent itemset mining (FIM) of association rules (ARs). In thispaper, an evolutionary algorithm is presented to efficiently mine high-utility itemsets (HUIs) based on the binary particle swarm optimization. A maximal pattern (MP)-tree strcutrue is further designed to solve the combinational problem in the evolutionprocess. Substantial experiments on real-life datasets show that the proposed binary PSO-based algorithm has better results compared to the state-of-the-art GA-based algorithm.

Klasifikace

  • Druh

    J<sub>x</sub> - Nezařazeno - Článek v odborném periodiku (Jimp, Jsc a Jost)

  • CEP obor

    JC - Počítačový hardware a software

  • OECD FORD obor

Návaznosti výsledku

  • Projekt

  • Návaznosti

    S - Specificky vyzkum na vysokych skolach

Ostatní

  • Rok uplatnění

    2015

  • Kód důvěrnosti údajů

    S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Údaje specifické pro druh výsledku

  • Název periodika

    Advances in Electrical and Electronic Engineering

  • ISSN

    1336-1376

  • e-ISSN

  • Svazek periodika

    13

  • Číslo periodika v rámci svazku

    4

  • Stát vydavatele periodika

    CZ - Česká republika

  • Počet stran výsledku

    7

  • Strana od-do

    392-398

  • Kód UT WoS článku

  • EID výsledku v databázi Scopus

    2-s2.0-84948769777