Resumen

El algoritmo Apriori, como un método típico de minería de conjuntos de elementos frecuentes, puede ayudar a investigadores y profesionales a descubrir asociaciones implícitas a partir de grandes cantidades de datos. En este trabajo, se propone un rápido algoritmo Apriori, llamado ECTPPI-Apriori, para procesar grandes conjuntos de datos, el cual se basa en un sistema de tipo tejido de comunicación-evolución con promotores e inhibidores. La estructura del algoritmo ECTPPI-Apriori es similar a un tejido y las reglas de evolución del algoritmo son reglas de reescritura de objetos. La complejidad temporal de ECTPPI-Apriori se mejora sustancialmente respecto a la de los algoritmos Apriori convencionales. Los resultados ofrecen algunas pistas para mejorar los algoritmos convencionales mediante el uso de modelos de computación en membranas.

• Materias:Sistemas multiagente Dinámica de interacción Simulación de comportamientos Ecuaciones diferenciales estocásticas Dinámica caótica
• Subjects:Multiagent systems Interaction dynamics Behavioral simulation Stochastic differential equations Chaotic dynamics
• Palabras claves:Algoritmo apriori; Minería de conjuntos de elementos frecuentes; Grandes conjuntos de datos; ECTPPI-Apriori; Sistema de comunicación-evolución tipo tejido; Modelos de computación de membranas
• Keywords:Apriori algorithm; Frequent itemsets mining; Large datasets; ECTPPI-Apriori; Evolution-communication tissue-like P system; Membrane computing models