## Analisis Perbandingan Algoritma FP-Growth dan CP-Tree untuk Data Teks
Dian Sa’adillah Maylawati 1
Jurnal Informatika Sekolah Tinggi Teknologi Garut Jl. Mayor Syamsu No. 1 Jayaraga Garut 44151 Indonesia Email : jurnal@sttgarut.ac.id
1 dsaadillah@sttgarut.ac.id
Abstrak  – Frequent  Pattern  Growth (FP-Growth)  dan Compact  Pattern  Tree (CP-Tree)  adalah algoritma Frequent  Itemset  Mining (FIM)  yang  menghasilkan frequent  itemset dari  transaksi database . Frequent  itemset dapat  digunakan  sebagai  representasi  terstruktur  untuk  data  teks  yang merupakan  data  tidak  terstruktur  atau  semi  terstruktur.  CP-Tree  adalah  algoritma  FIM  yang dikembangkan  dari  algoritma  FP-Growth.  Namun,  CP-Tree  melakukan  proses  data  secara inkremental  sedangkan  FP-Growth  non-inkremental.  Artikel  ini  membahas  analisis  terhadap algoritma  FP-Growth  dan  CP-Tree  dalam  menghasilkan  representasi  terstruktur  dari  data  teks. Berdasarkan  hasil  analisis  dan  evaluasi  terhadap  algoritma  FP-Growth  CP-Tree  diperoleh  bahwa frequent  itemset yang  dihasilkan  dari  representasi  pohon  kedua  algoritma  tersebut  sama.  Secara proses  algoritma  FP-Growth  lebih  sederhana  dibandingkan  algoritma  CP-Tree.  Namun,  algoritma CP-Tree  lebih  fleksibel  terhadap  penambahan  transaksi  baru  dibandingkan  algoritma  FP-Growth. Hal ini dikarenakan CP-Tree tidak mengulang dari awal untuk proses scanning data dan membuat struktur pohon seperti FP-Growth apabila ada data transaksi baru.
Kata  Kunci  – Algoritma,  Compact  Pattern  Tree,  Frequent  Pattern  Growth,  Frequent  Itemset, Frequent Pattern Mining, Teks Mining.

## I. PENDAHULUAN
Perangkat teknologi dirancang untuk meningkatkan kualitas hidup manusia [1], salah satunya adalah  teknologi  sistem  informasi  yang  dapat  mengefektifkan  dan  mengefisiensikan  berbagai aktifitas.  Sosial  media  adalah  salah  satu  media  yang  memanfaatkan  teknologi  informasi.  Setiap menitnya  menghasilkan  data  teks  dalam  jumlah  besar,  dimana  dari  data  teks  tersebut  dapat  dicari informasi dan pengetahuan yang lebih penting [2]–[4]. Sistem informasi adalah kombinasi berbagai komponen  teknologi  informasi  dan  aktifitas  manusia  yang  terdiri  dari  prosedur  atau  bisnis  proses [5], secara umum digunakan untuk mendukung kegianatan manajemen dan operasional [6]. Sistem informasi  mengelola  proses  terhadap  data  [7],  level  tertinggi  dari  sistem  informasi  adalah fleksibilitas dan skalabilitas dalam membangun sistem [8]. Berdasarkan beberapa penelitian, sistem informasi  memiliki  kapabilitas  yang  tinggi  dalam  mendukung  keputusan,  sistem  memiliki  akses data  yang  akurat  dan  berjalan  dengan  efisien  [9],  memiliki  tingkat  akurasi  yang  tinggi  [10], mendukung keputusan untuk menyelesaikan berbagai masalah [11], rendah biaya [12], akses  yang luas  [13],  menerima  dan  memberi  pengetahuan  terhadap  penggunanya  [14],  meningkatkan produktivitas [15], menyediakan data dan informasi dengan lebih baik [16], dan dalam kasus khusus sangat berpotensi untuk menjadikan penyimpanan data sebagai media pengetahuan [17].
Teks  merupakan  salah  satu  data  tidak  terstruktur  yang  perlu  dilakukan  penanganan  khusus sebelum diproses lebih lanjut [4], [18], misalnya sebelum dilakukan proses teks mining, information retrieval ,  maupun natural  language  processing .  Di  era  digital  dan  sosial  media  saat  ini,  data  teks yang  mengalir  setiap  harinya  dapat  dimanfaatkan  untuk  memperoleh  infromasi  penting,  bahkan pengetahuan di  dalamnya. Teks mining adalah sebuah teknik untuk  menemukan nilai-nilai  penting yang sebelumnya tidak diketahui secara otomatis dengan mengekstrak data teks sehingga diperoleh
pengetahuan  yang  bermanfaat  [19]–[21].  Teks  mining  atau  yang  dikenal  juga  dengan  teks  data mining  adalah  bagian  dari  data  mining  [22],  [23].  Perbedaan  keduanya  adalah  pada  data  mining, data yang diolah adalah data terstruktur, sedangkan pada teks mining, data yang diolah adalah data teks  yang  tidak  terstruktur  atau  semi  terstruktur  [4],  [24],  [25].  Oleh  karena  itu,  data  teks  perlu direpresentasikan dalam bentuk data terstruktur supaya dapat dilakukan proses mining.
Representasi terstruktur dari sebuah teks secara umum terdapat dua jenis, yaitu bentuk single word atau yang lebih dikenal dengan bag of words dan bentuk multiple words . Bag of word adalah bentuk  representasi  terstruktur  dari  teks  dengan  mengumpulkan  seluruh  kata  dalam  dokumen  teks tanpa  melihat  keterkaitan  antar  kata  [26]–[28],  sedangkan  representasi multiple  word adalah representasi  teks  yang  mengumpulkan  kata-kata  pada  dokumen  teks  dengan  memperhatikan keterkaitan antar kata sehingga dengan representasi multiple word makna semantik pada dokumen teks  dapat  terjaga  dengan  lebih  baik,  karena  dapat  menangkap  hubungan  antar  kata/frasa,  bahkan hingga klausa dan kalimat [29]. Frequent pattern adalah salah satu bentuk representasi multiple of words , sehingga representasi terstruktur teks yang dihasilkan akan menjaga makna dari teks tersebut [3],  [30]–[32]. Frequent  Pattern  Mining atau Frequent  Itemset  Mining (FIM)  adalah  salah  satu teknik data mining yang menghasilkan pola berupa himpunan item yang frequent [3], [4], [33], [34]. Sejak tahun 1993 awal kemunculan FIM hingga awal tahun 2018 setidaknya terdapat 57 algoritma FIM  [35],  termasuk  algoritma  FP-Growth  dan  CP-Tree.  Pada  artikel  ini  akan  dibahas  analisis terhadap algoritma  FP-Growth  dan CP-Tree dalam  menghasilkan representasi terstruktur dari data teks berupa frequent itemsets .

## II. FREQUENT ITEMSET MINING
FIM  yang  dahulu  dikenal large  itemset  mining [33],  [36],  bekerja  untuk  menemukan kumpulan item (itemset) yang frequent dari transaksi pada database [35], [37], [38]. Item dikatakan frequent  ketika  memenuhi  nilai  batas  ambang  (threshold  value)  atau  minimum  support.  Dimana, minimum  support  menandakan  banyaknya  kemunculan  itemset  yang  harus  dipenuhi  dari keseluruhan transaksi yang terdapat pada database. Berbeda dengan sequential pattern mining, FIM menghasilkan  pola  dengan  item  yang  muncul  selalu  bersamaan  tanpa  memperhatikan  urutan kemunculan.FIM pada teks dikenal pula dengan frequent word itemset (FWI) [3], [4], sebagai salah satu  representasi  teks  terstruktur.  FWI  memiliki  struktur  dengan  memandang  dokumen  atau kumpulan  data  teks  sebagai  himpunan  pola  itemset.  Struktur  FWI  tersebut  dapat  diilustrasikan dengan  {(w 1 ,w 2 ),  (w 3 ,w 4 ),  …}  dimana  (w 1 ,w 2 )  adalah  FWI i ,  (w 3 ,w 4 )  adalah  FWI i+1 ,  etc.  Urutan kemunculan himpunan FWI sesuai  dengan urutan kemunculannya dalam  dokumen atau kumpulan data teks, tetapi kemunculan elemen pada FWI tidak harus urutan kemunculan kata pada dokumen atau  kumpulan  data  teks.  Hal  ini  bermakna  dalam  koleksi  dokumen  FWI i sering  mucul  diikuti dengan FWI i+1 dan seterusnya. Elemen atau item dalam FWI i , w 1 selalu muncul bersamaan dengan w 2 tanpa harus berurutan w 1 diikuti w 2 , jika w 2 muncul lebih dulu  dari  w 1 akan dianggap sebagai FWI yang sama, begitupan kemunculan elemen pada FWS i+1 dan seterusnya.

## III. ALGORITMA FP-GROWTH UNTUK TEKS
Algoritma  FP-Growth  adalah  algoritma  yang  dikembangkan  dari  algoritma  Apriori.  FP- Growth  adalah  metode  dalam  menghasilkan frequent  itemset tanpa  melakukan  pembangkitan kandidat  fitur  [24][39].  Pada  FP-Growth,  database  dikompresi  menjadi  struktur  pohon.  Ada  dua langkah  utama  dalam  menghasilkan  frequent  itemset  tanpa  membangkitkan  kandidat  fitur,  yaitu membangun  struktur  data  yang  disebut  dengan  FP-Tree  dan  mengekstraksi  frequent  itemset langsung  dari  FP-Tree  yang  sudah  terbentuk  tersebut.  Lamgkah-langkah  tersebut  antara  lain: melakukan scan database dan menemukan support dari masing-masing item; mengeliminasi semua item  yang  yang  tidak  frequent;  mengurutkan  frequent  items  berdasarkan  support-nya.  Mulai  dari yang  support  yang  tertinggi  hingga  terendah;  setiap  transaksi  yang  dibaca  dan  disimpan  petakan pada  tree;  root  pertama  dilabeli  dengan  null,  kemudian  item  dari  setiap  transaksi  akan  disimpan
dalam node yang bersisi item-name, count, dan node-link; mengkeskstrak frequent itemsets dari FP- Tree;  mMembaca  dari  daun  ke  akar  (algoritma buttom-up );  dan  melakukan devide  and  conquer . Misalnya terdapat 3 buah dokumen teks sepeti pada Tabel 1, setelah dilakukan pra-proses terhadap data teks, seperti tokenizing, stopwords removal, stemming , dan lain sebagainya [4], setiap kata hasi pra-proses tersebut akan dimasukkan dalam struktur pohon pada Gambar 1.
Tabel 1: Contoh Koleksi Dokumen
No Isi Dokumen Hasil Pra-proses 1  Gue nonton tv berita ga ada yang netral apa? Stasiun tv M dukung nomer 1, stasiun tv O dukung nomer 2. Gue bingung  mana  yang  bener  mana  engga.  Pemilu  oh pemilu.
gue  nonton  tv  berita  netral  stasiun  tv dukung  nomer  stasiun  tv  dukung  nomer gue bingung bener engga pemilu oh pemilu 2  Sosial media sekarang jadi ajang sebar-sebar kampanye hitam.  Stop  kampanye  hitam!!  Ayo  ciptakan  pemilu damai,  ga  usah  pake  heboh  belain  calon  pilihannya sampe nyebar isu ga jelas tentang calon lainnya.
sosial  media  jadi  ajang  sebar  sebar kampanye hitam stop kampanye hitam ayo cipta pemilu damai usah pake heboh belain calon pilih sampe sebar isu jelas calon
3  Pemilu presiden taun ini heboh dengan kampanye hitam di  sosial  media,  heboh  dengan  stasiun  tv  yang  cuma mihak  satu  calon.  Gue?  Mau  pilih  yang  mana  aja  gue masing bingung, gimana mau ikutan heboh?
pemilu  presiden  taun  heboh  kampanye hitam sosial media heboh stasiun tv mihak satu  calon  gue  pilih  aja  gue  bingung gimana ikutan heboh
Gambar 1: Struktur Pohon hasil algortima FP-Growth

## IV. ALGORITMA CP-TREE UNTUK TEKS
CP-Tree atau Compact Pattern Tree adalah algoritma yang dikembangkan dari algoritma FP- Growth  sehingga  dapat  digunakan  untuk interactive dan incremental  mining [40],  [41].  Dimana incremental data mining adalah salah satu teknik untuk menemukan knowledge dari data yang besar
[24].  Teknik  ini  dilakukan  untuk  mendapatkan  pola  baru  saat database yang  ada  di  tambahkan dengan  transaksi  baru.  Misalnya  DB  adalah database yang  asli  dan  minSupp  adalah support minimum dari DB. Kemudian db adalah increment database dari transaksi baru yang ditambahkan pada DB. U = DB ∪ db, dimana U adalah database update yang berisi semua transaksi dari DB dan db. Jika L DB adalah frequent pattern dari DB, maka pada incremental mining yang dicari adalah L U yaitu frequent  pattern dari  U  dengam  menfaatkan  L DB yang  sudah  terbentuk.  Sebuah pattern A dikatakan frequent pada database update U jika support dari A dalam U  lebih besar sama dengan minSupp dikali |U|. Jika DB dan U memiliki minimal support yang sama, frequent pattern dari DB belum  tentu frequent dalam  U.  Di  sisi  lain pattern yang  tidak frequent dalam  DB  bisa  menjadi frequent dalam U.
FP-Tree  yang  digunakan  pada  algoritma  FP-Growth  membaca database sebanyak  dua  kali sehingga  tidak  sesuai  dengan  kebutuhan data  stream  processing .  Algoritma  CP-Tree  melakukan modifikasi  pada  FP-Tree  sehingga database cukup  dibaca  sekali. Algoritma  ini  cukup  sederhana dengan dua tahap, yaitu tahap insertion dan reconstructing . Tahap insertion adalah tahap membaca database kemudian  memasukkan  daftar items pada  I-List  ( Item  List )  berdasarkan lexicographical item  order ,  setiap  transaksi  dimasukkan  ke  dalam  CP-Tree  berdasarkan  I-List.  Pembentukan node pada  CP-Tree  juga  harus  memenuhi  minimal support seperti  pada  FP-Tree.  Sedangkan  tahap reconstructing adalah  tahap  mengurutkan  kembali items pada  I-List  berdasarkan frequency- decending  order (I-List sort ),  kemudian  CP-Tree  yang  terbentuk  dari  tahap insertion diurutkan kembali berdasarkan I-List sort . Tahap reconstructing ini mirip dengan teknik konstruksi pada FP- Tree.  Pada  dasarnya  modifikasi  yang  dilakukan  algoritma  CP-Tree  hanya  pada  struktur tree yang dibangun  saja,  sedangkan frequent  pattern yang  dibentuk  sama  seperti  FP-Growth  dengan membangun prefix  tree dan  mengambilnya  secara bottom-up .  Pada  dasarnya  proses  mendapatkan frequent  itemset dari  algoritma  CP-Tree  sama  dengan  FP-Growth.  Perbedaanya  CP-Tree  memiliki tahap insertion dan reconstructing yang  memungkinkan  struktur tree yang  dihasilkan  dapat  di- update jika  ada database baru  yang  ditambahkan  sesuai  dengan  prinsip incremental  mining . Sehingga scanning pada database original hanya dilakukan satu kali. Selanjutnya secara berulang, sebanyak database yang ditambahkan, tahap insertion dan reconstructing diulang. Jika sudah tidak ada database yang  ditambahkan  maka frequent  pattern akan  diekstrak  dari tree hasil  tahap reconstructing terakhir. Masih menggunakan contoh dokumen yang sama pada Tabel  1, Gambar 2 adalah  proses  algoritma  CP-Tree  untuk incremental  database dengan  original database adalah dokumen 3 dan 4, sedangkan database yang ditambahkan adalah dokumen 5 (Gambar 3).
Gambar 3: Struktur Pohon hasil algortima CP-Tree untuk penambahan Dokumen 5

## V. KESIMPULAN/RINGKASAN
Algoritma FP-Growth dan CP-Tree adalah algoritma FIM yang menghasilkan frequent itemset dari  transaksi database .  Pada  dasarnya  seperti  algoritma  FIM  lain,  FP-Growth  dan  CP-Tree digunakan  untuk  data  terstruktur,  tetapi  tidak  menutup  kemungkinan  digunakan  untuk  data  tidak terstruktur  seperti  teks.  FP-Growth  dan  CP-Tree  sama-sama  tidak  membangkitkan  kandidat  fitur, melainkan  merepresentasikan  data  teks  salam  struktur  pohon  dan feature  itemsets dihasilkan  dari pohon tersebut.  Pada hasil analisis algoritma FP-Growth dan CP-Tree untuk teks diketahui  bahwa struktur pohon dan feature itemsets yang dihasilkan sama. Namun, FP-Growth dan CP-Tree berbeda dari  teknik  dan  prinsip  yang  dijalankan  pada  proses  pembentukan  struktur  pohonnya.  FP-Growth tidak menggunakan teknik inkremental sehingga apabila ada data baru yang masuk, struktur pohon harus dibuat dari awal. Sedangkan CP-Tree menggunakan teknik inkremental yang memungkinkan memproses data baru tanpa mengulang membuat struktur pohon dari awal.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  M.  A.  Ramdhani,  H.  Aulawi,  A.  Ikhwana,  and  Y.  Mauluddin,  “Model  of  green  technology  adaptation  in  small  and medium-sized tannery industry,” J. Eng. Appl. Sci. , vol. 12, no. 4, pp. 954–962, 2017.
[2]  Jumadi,  D.  S.  A.  Maylawati,  B.  Subaeki,  and  T.  Ridwan,  “Opinion  mining  on  Twitter  microblogging  using  Support Vector Machine: Public opinion about State Islamic University of Bandung,” in Proceedings of 2016 4th International Conference on Cyber and IT Service Management, CITSM 2016 , 2016.
[3]  D. Sa’Adillah Maylawati and G. A. Putri Saptawati, “Set of Frequent Word Item sets as Feature Representation for Text with Indonesian Slang,” in Journal of Physics: Conference Series , 2017, vol. 801, no. 1.
[4]  D.  S.  A.  Maylawati,  “PEMBANGUNAN  LIBRARY  PRE-PROCESSING  UNTUK  TEXT  MINING  DENGAN REPRESENTASI  HIMPUNAN  FREQUENT  WORD  ITEMSET  (HFWI)  Studi  Kasus:  Bahasa  Gaul  Indonesia,” Bandung, 2015.
[5]  A.  Pamoragung,  K.  Suryadi,  and  M.  A.  Ramdhani,  “Enhancing  the  implementation  of  e-Government  in  indonesia through the high-quality of virtual community and knowledge portal,” in Proceedings of the European Conference on e- Government, ECEG , 2006, pp. 341–348.
[6]  M. A. Ramdhani, Metodologi Penelitian untuk Riset Teknologi Informasi . Bandung: UIN Sunan Gunung Djati Bandung, 2013.
[7]  D.  S.  Maylawati,  W.  Darmalaksana,  and  M.  A.  Ramdhani,  “Systematic  Design  of  Expert  System  Using  Unified Modelling Language,” IOP Conf. Ser. Mater. Sci. Eng. , vol. 288, no. 1, p. 12047, 2018.
[8]  H. Aulawi, M. A. Ramdhani, C. Slamet, H. Ainissyifa, and W. Darmalaksana, “Functional Need Analysis of Knowledge Portal Design in Higher Education Institution,” Int. Soft Comput. , vol. 12, no. 2, pp. 132–141, 2017.
[9]  C.  Slamet,  A.  Rahman,  A.  Sutedi,  W.  Darmalaksana,  M.  A.  Ramdhani,  and  D.  S.  Maylawati,  “Social  Media-Based Identifier for Natural Disaster,” IOP Conf. Ser. Mater. Sci. Eng. , vol. 288, no. 1, p. 12039, 2018.
[10]  C.  Slamet,  R.  Andrian,  D.  S.  Maylawati,  W.  Darmalaksana,  and  M.  A.  Ramdhani,  “Web  Scraping  and  Naïve  Bayes Classification for Job Search Engine,” vol. 288, no. 1, pp. 1–7, 2018.
[11]  Y. A. Gerhana, W. B. Zulfikar, A. H. Ramdani, and M. A. Ramdhani, “Implementation of Nearest Neighbor using HSV to Identify Skin Disease,” IOP Conf. Ser. Mater. Sci. Eng. , vol. 288, no. 1, p. 012153 1234567890 Implementation, 2018.
[12]  A. Rahman, C. Slamet, W. Darmalaksana, Y. A. Gerhana, and M. A. Ramdhani, “Expert System for Deciding a Solution of Mechanical Failure in a Car using Case-based Reasoning,” IOP Conf. Ser. Mater. Sci. Eng. , vol. 288, no. 1, p. 12011, 2018.
[13]  C.  Slamet, A.  Rahman,  M. A.  Ramdhani,  and  W.  Darmalaksana,  “Clustering  the  Verses  of  the  Holy  Qur’an  Using  K- Means Algorithm,” Asian J. Inf. Technol. , vol. 15, no. 24, pp. 5159–5162, 2016.
[14]  D.  S.  Maylawati,  M. A.  Ramdhani, W.  B.  Zulfikar,  I. Taufik,  and W.  Darmalaksana,  “Expert  system  for  predicting  the early pregnancy with disorders using artificial neural network,” in 2017 5th International Conference on Cyber and IT Service Management, CITSM 2017 , 2017.
[15]  W. B. Zulfikar, Jumadi, P. K. Prasetyo, and M. A. Ramdhani, “Implementation of Mamdani Fuzzy Method in Employee Promotion System,” IOP Conf. Ser. Mater. Sci. Eng. , vol. 288, no. 1, p. 12147, 2018.
[16]  D.  S. A.  Maylawati,  M. A.  Ramdhani, A.  Rahman,  and W.  Darmalaksana,  “Incremental  technique  with set  of frequent word item sets for mining large Indonesian text data,” in 2017  5th  International  Conference  on  Cyber  and  IT  Service Management, CITSM 2017 , 2017.
[17]  A.  Taofik,  N.  Ismail,  Y.  A.  Gerhana,  K.  Komarujaman,  and  M.  A.  Ramdhani,  “Design  of  Smart  System  to  Detect Ripeness of Tomato and Chili with New Approach in Data Acquisition,” in IOP  Conference  Series:  Materials Science and Engineering , 2018, vol. 288, no. 1, p. 12018.
[18]  H. Mahgoub, D. Rösner, N. Ismail, and F. Torkey, “A Text Mining Technique Using Association Rules Extraction,” Int. J. Comput. Intell. , vol. 4, no. 1, pp. 21–28, 2008.
[19]  V. Gupta and G. S. Lehal, “A survey of text mining techniques and applications,” Journal of Emerging Technologies in Web Intelligence , vol. 1, no. 1. pp. 60–76, 2009.
[20]  V.  Gupta  and  G.  S.  Lehal,  “A  Survey  of  Text  Summarization  Extractive  techniques,”  in Journal  of  Emerging Technologies in Web Intelligence , 2010, vol. 2, no. 3, pp. 258–268.
[21]  C. J. Torre, M. J. Martin-Bautista, D. Sanchez, and I. Blanco, “Text Knowledge Mining: And Approach To Text Mining,” ESTYLF08 , vol. 17–19, 2008.
[22]  A.-H.  Tan,  “Text  Mining:  The  state  of  the  art  and  the  challenges,”  in Proceedings  of  the  PAKDD  1999  Workshop  on Knowledge Disocovery from Advanced Databases , 1999, vol. 8, pp. 65–70.
[23]  H. Jiawei, M. Kamber, J. Han, M. Kamber, and J. Pei, Data Mining: Concepts and Techniques . 2006.
[24]  H. Jiawei, M. Kamber, J. Han, M. Kamber, and J. Pei, Data Mining: Concepts and Techniques . 2012.
[25]  S.  M.  Weiss,  N.  Indurkhya,  T.  Zhang,  and  F.  J.  Damerau,  “Information  Retrieval  and  Text  Mining,” Springer  Berlin Heidelb. , no. Fundamentals of Predictive Text Mining, pp. 75–90, 2010.
[26]  H. M. Wallach, “Topic Modeling: Beyond Bag-of-Words,” ICML , no. 1, pp. 977–984, 2006.
[27]  A. Sethy and B. Ramabhadran, “Bag-of-word normalized n-gram models,” in Proceedings of the Annual Conference of the International Speech Communication Association, INTERSPEECH , 2008, pp. 1594–1597.
[28]  W.  Pu,  N.  Liu,  S. Yan,  J. Yan, K.  Xie,  and  Z.  Chen,  “Local word bag  model for  text  categorization,”  in Proceedings  - IEEE International Conference on Data Mining, ICDM , 2007, pp. 625–630.
[29]  A.  Doucet  and  H.  Ahonen-Myka,  “An  efficient  any  language  approach  for  the  integration  of  phrases  in  document retrieval,” Lang. Resour. Eval. , vol. 44, no. 1–2, pp. 159–180, 2010.
[30]  A.  Doucet  and  H. Ahonen-Myka,  “Non-contiguous  word  sequences  for  information  retrieval,” MWE  ’04  Proc.  Work. Multiword Expressions , vol. 26, no. July, pp. 88–95, 2004.
[31]  H. Ahonen-Myka, “Discovery  of Frequent Word Sequences in Text,” Proc. ESF Explor. Work. Pattern Detect. Discov. , vol. {LNCS} (24, no. Teollisuuskatu 23, pp. 180–189, 2002.
[32]  H. Ahonen-Myka, “Finding All Maximal Frequent Sequences in Text,” Proc. ICML Work. Mach. Learn. Text Data Anal. , pp. 11–17, 1999.
[33]  R.  Agrawal  and  R.  Srikant,  “Fast  Algorithms  for  Mining  Association  Rules  in  Large  Databases,” J.  Comput.  Sci. Technol. , vol. 15, no. 6, pp. 487–499, 1994.
[34]  J. Han, H. Cheng, D. Xin, and X. Yan, “Frequent pattern mining: Current status and future directions,” Data Min. Knowl. Discov. , vol. 15, no. 1, pp. 55–86, 2007.
[35]  P.  Fournier-Viger,  J.  C.  W.  Lin,  B.  Vo,  T.  T.  Chi,  J.  Zhang,  and  H.  B.  Le,  “A  survey  of  itemset  mining,” Wiley Interdisciplinary Reviews: Data Mining and Knowledge Discovery , vol. 7, no. 4. 2017.
[36]  R. Agrawal, H. Mannila, R. Srikant, H. Toivonen, and  a I. Verkamo, “Fast discovery of association rules,” Advances in knowledge discovery and data mining , vol. 12. pp. 307–328, 1996.
[37]  F.  Kovács  and  J.  Illés,  “Frequent  itemset mining on  hadoop,” Comput.  Cybern.  (ICCC), 2013  IEEE  9th  Int. Conf. , pp. 241–245, 2013.
[38]  S.  Moens,  E.  Aksehirli,  and  B.  Goethals,  “Frequent  Itemset  Mining  for  Big  Data,”  in 2013  IEEE  International Conference on Big Data , 2013, pp. 111–118.
[39]  J.  Han,  J.  Pei,  and Y. Yin,  “Mining  frequent  patterns  without  candidate  generation,”  in Proceedings  of  the  2000  ACM SIGMOD international conference on Management of data  - SIGMOD ’00 , 2000, pp. 1–12.
[40]  S.  K.  Tanbeer,  C.  F.  Ahmed,  B.-S.  Jeong,  and  Y.-K.  Lee,  “Efficient  frequent  pattern  mining  over  data  streams,”  in Proceeding of the 17th ACM conference on Information and knowledge mining - CIKM ’08 , 2008, p. 1447.
[41]  S. K. Tanbeer, C.  F. Ahmed, B. S. Jeong, and Y. K.  Lee, “Efficient single-pass frequent pattern mining using a prefix- tree,” Inf. Sci. (Ny). , vol. 179, no. 5, pp. 559–583, 2009.