சுருக்கம்

XML MINING USING GENETIC ALGORITHM

Soumadip Ghosh, Amitava Nag, Debasish Biswas, Arindrajit Pal Sushanta Biswas, Debasree Sarkar, Partha Pratim Sarkar

In recent years XML documents have became very popular for representing semi-structured data and a standard for data exchange over the web. Mining XML data from the web is becoming increasingly important as well. In general frequent itemsets are generated from large data sets by applying association rule mining algorithms like Apriori, Partition, Pincer-Search, Incremental, and Border algorithm etc., which take too much computer time to compute all the frequent itemsets. By using Genetic Algorithm (GA) we can improve the scenario. The major advantage of using GA in the discovery of frequent itemsets is that they perform global search and its time complexity is less compared to other algorithms as the genetic algorithm is based on the greedy approach. The main aim of this paper is to find all the frequent itemsets from XML database using genetic algorithm.

குறியிடப்பட்டது

Google Scholar
அகாடமிக் ஜர்னல்ஸ் டேட்டாபேஸ்
ஜே கேட் திறக்கவும்
கல்வி விசைகள்
ஆராய்ச்சி பைபிள்
CiteFactor
எலக்ட்ரானிக் ஜர்னல்ஸ் லைப்ரரி
RefSeek
ஹம்டார்ட் பல்கலைக்கழகம்
அறிஞர்
சர்வதேச புதுமையான இதழ் தாக்க காரணி (IIJIF)
சர்வதேச அமைப்பு ஆராய்ச்சி நிறுவனம் (I2OR)
காஸ்மோஸ்

மேலும் பார்க்க