การเปรียบเทียบประสิทธิภาพอัลกอริทึม Apriori และ FP-Growth ด้วยชุดข้อมูลร้านขายของชำ: A Comparison of Apriori and FP-Growth Algorithms with Groceries dataset - Phiwhorm, Kritbodin (วารสารวิชาการ "การประยุกต์ใช้เทคโนโลยีสารสนเทศ", 2024)
บทคัดย่อ การวิจัยครั้งนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อ 1) ศึกษาและเปรียบเทียบประสิทธิภาพของอัลกอริทึม Apriori และ FP-Growth ในการค้นหาไอเทมเซตที่เกิดขึ้นบ่อย (Frequent itemsets) ซึ่งเป็นขั้นตอนสำคัญในกระบวนการทำเหมืองข้อมูลกฎความสัมพันธ์ (Association rules mining) และ 2) เพื่อเปรียบเทียบความเร็วและการใช้หน่วยความจำในการค้นหาไอเทมเซตที่เกิดขึ้นบ่อย ผลการวิจัยพบว่า 1) แต่ละอัลกอริทึมที่ใช้ในการค้นหาไอเทมเซตที่เกิดขึ้นบ่อยมีข้อดีและข้อเสียที่แตกต่างกัน สำหรับชุดข้อมูลและค่าสนับสนุนที่แตกต่างกัน และ 2) การเปรียบเทียบความเร็วและการใช้หน่วยความจำ ชี้ให้เห็นว่าอัลกอริทึม FP-Growth ทำงานได้เร็วกว่าอัลกอริทึม Apriori และใช้หน่วยความจำน้อยกว่า เนื่องจากอัลกอริทึม Apriori ต้องสแกนฐานข้อมูลหลายรอบ และ มีการสร้างชุดข้อมูลตัวแทน (Candidate itemsets) ทำให้ใช้เวลานาน ส่วนอัลกอริทึม FP-Growth เข้าสแกนฐานข้อมูลแค่ 2 รอบและไม่มีการสร้างชุดตัวแทน ทำให้ทำงานได้ดีกว่า