Hailye Tekleselase
A mineração de conjuntos de artigos de alta utilidade (HUIM) de grandes bases de dados de transações tem recebido uma atenção significativa, uma vez que contabiliza a receita dos artigos adquiridos numa transação. Embora a maioria dos algoritmos baseados em árvores para extrair HUIs transformem a base de dados numa árvore de prefixo de itens, descartam os itens pouco promissores e consomem uma quantidade significativa de memória. O emprego de árvores que armazenam informação ao nível da transação provou melhorar o processo de mineração em conjunto com estas árvores de prefixo. Neste sentido, o presente trabalho propõe árvores com eficiência de memória, nomeadamente: Utility Prime Tree (UPT), Prime Cantor Function Tree (PCFT) e Utility Prime Tree baseada em String (SUPT) que codificam informação inteira de transações num nó, ao contrário do prefixo -árvores baseadas numa única varredura de base de dados. Experiências realizadas em conjuntos de dados reais e sintéticos mostram que estas estruturas consomem significativamente menos memória quando comparadas com as estruturas em árvore da literatura.