ECLAT: Mining by Exploring Vertical Data Format • Vertical format: t(AB) = {T11, T25, …} • tid-list: list of trans.-ids containing an itemset • Deriving frequent patterns based on vertical intersections • t(X) = t(Y): X and Y always happen together • t(X)  t(Y): transaction having X always has Y • Using diffset to accelerate mining • Only keep track of differences of tids • t(X) = {T1 , T2 , T3 }, t(XY) = {T1 , T3 } • Diffset (XY, X) = {T2 } • ECLAT (Zaki et al. @KDD’97) • Mining Closed patterns using vertical format: CHARM (Zaki & Hsiao@SDM’02)翻译解释

ECLAT是一种基于垂直数据格式的挖掘算法，其可以通过探索垂直数据格式中的交叉点，来推导出频繁模式。垂直数据格式可以表示为t(AB)={T11, T25, …}，其中tid-list是包含一个项集的事务编号列表。当X和Y总是一起出现时，t(X)=t(Y)；当包含X的事务总是包含Y时，t(X)⊂t(Y)。为了加速挖掘过程，ECLAT使用差分集来跟踪事务编号的差异，只保留tids的差异。例如，如果t(X)={T1,T2,T3}，t(XY)={T1,T3}，则Diffset(XY,X)={T2}。ECLAT算法可以使用垂直格式挖掘出闭合模式，而CHARM算法则进一步优化了ECLAT算法。

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ECLAT: Frequent Pattern Mining with Vertical Data Format、

ECLAT: Frequent Pattern Mining with Vertical Data Format是一篇关于频繁模式挖掘算法的论文。该论文提出了一种名为ECLAT的频繁模式挖掘算法，采用了垂直数据格式来存储和处理数据。

ECLAT算法的核心思想是将数据集按照项集划分为若干垂直数据集，然后通过递归求解每个垂直数据集的交集来挖掘频繁模式。相比于传统的水平数据格式，垂直数据格式可以更加高效地处理大规模数据，同时也能够降低内存消耗和I/O开销。

该论文的研究成果对于频繁模式挖掘算法的发展具有重要意义，为实际应用提供了一种高效、可扩展的频繁模式挖掘算法。

关联规则算法---Eclat算法

Eclat算法是一种常用的关联规则算法，它的全称是Equivalence Class Clustering and bottom-up Lattice Traversal algorithm，中文名为等价类聚类和自底向上的格子遍历算法。该算法基于对数据集的垂直数据压缩，将数据集转换为垂直的事务集合，然后通过对事务集合的遍历，发现频繁项集，最终生成关联规则。

Eclat算法的主要思想是利用事务之间的交集，将所有项集组织成一棵由项集组成的树形结构，在树的每一个节点上记录其对应的项集的支持度计数。通过自底向上的遍历方式，找到所有的频繁项集。该算法的时间复杂度较低，尤其适用于处理大规模数据集。

需要注意的是，Eclat算法虽然可以处理高维数据，但是对于维度过高的数据集，其性能可能会受到影响。此外，该算法在处理含有重复项的数据集时，可能会产生不准确的结果。