Khai phá luật kết hợp ứng với mỗi tệp dữ liệu chương trình thực hiện các công việc sau:
+ Mở một tệp dữ liệu.
+ Tìm tập mục thường xuyên thỏa ngưỡng độ hỗ trợ nào đó.
+ Từ các tập mục thường xuyên thực hiện tìm các luật kết hợp thỏa ngưỡng độ tin cậy cực tiểu.
Chương trình thực hiện thử nghiệm trên tệp dữ liệu Mushroom.db có kết quả cụ thể như sau:
Với độ hỗ trợ 0.25 và thuật toán Apriori kết quả thể hiện trong hình 3.4 với 23 tập mục thường xuyên, trong thời gian 110 ms và 4 lần duyệt qua cơ sở dữ liệu.
Hình 3.4 Kết quả khai phá tập mục thường xuyên của thuật toán Apriori. Với độ hỗ trợ 0.25 và thuật toán Charm kết quả thể hiện hình 3.5 tìm Với độ hỗ trợ 0.25 và thuật toán Charm kết quả thể hiện hình 3.5 tìm được 15 tập mục thường xuyên, trong thời gian 60 ms và chỉ duyệt qua cơ sở dữ liệu 1 lần.
Hình 3.5 Kết quả khai phá tập mục thường xuyên của thuật toán Charm. Như vậy thời gian thực hiện của thuật toán Charm nhanh hơn và số tập Như vậy thời gian thực hiện của thuật toán Charm nhanh hơn và số tập mục tìm được ít hơn (vì là tập đóng).
Với độ tin cậy 0.8 và độ hỗ trợ 0.25 và thuật toán AprioriRules tìm được 11 luật trong trong thời gian 20 ms (hình 3.6).
Hình 3.6 Kết quả khai phá luật.
Thực hiện khai phá trên tệp dữ liệu Mushroom.db, có 128 mục và 8124 giao tác. trên máy Intel tốc độ 2.40 GHZ, bộ nhớ 128MB
Độ hỗ trợ Thời gian thực hiện Số tập mục
Apriori Charm Apriori Charm
0.3 14741 11298 2735 427 0.4 8832 6139 565 144 0.5 5778 4076 153 47 0.6 5548 3375 51 19 0.7 5437 3174 31 12 0.8 4387 3144 23 10 0.9 3285 2795 9 5 1 1222 1195 1 1
Bảng 3.1 thời gian thực hiện và số tập mục tìm đợc của 2 thuật toán Apriori và Charm.
Từ bảng số liệu trên cho chúng ta thấy thời gian thực hiện của thuật toán Charm nhỏ hơn thời gian thực hiện của thuật toán Apriori, số tập mục thường xuyên đóng nhỏ hơn số tập mục thường xuyên .
Ta có biểu đồ so sánh thời gian thực hiện của hai thuật toán như sau:
Hình 3.7 Biểu đồ thời gian thực hiện của 2 thuật toán Aproiri và Charm.