Hailye Tekleselase
La minería de conjuntos de elementos de alta utilidad (HUIM) a partir de bases de datos de transacciones grandes ha ganado una atención significativa, ya que representa los ingresos de los elementos comprados en una transacción. Si bien la mayoría de los algoritmos basados en árboles para extraer HUI transforman la base de datos en un árbol de prefijo de elemento, descartan los elementos poco prometedores y consumen una cantidad significativa de memoria. El uso de árboles que almacenan información a nivel de transacción ha demostrado mejorar el proceso de minería junto con dichos árboles de prefijo. En este sentido, el presente trabajo propone árboles eficientes en el uso de la memoria, a saber, Utility Prime Tree (UPT), Prime Cantor Function Tree (PCFT) y String Based Utility Prime Tree (SUPT) que codifican toda la información de la transacción en un nodo, a diferencia de los árboles basados en prefijo a través de un solo escaneo de la base de datos. Los experimentos realizados tanto en los conjuntos de datos reales como sintéticos muestran que estas estructuras consumen significativamente menos memoria en comparación con las estructuras de árbol en la literatura.