Nowadays, the environments of smart systems for Industry 4.0 and Internet of Things (IoT) are experiencing fast industrial upgrading. Big data technologies such as design making, event detection, and classification are developed to help manufacturing organizations to achieve smart systems. By applying data analysis, the potential values of rich data can be maximized and thus help manufacturing organizations to finish another round of upgrading. In this paper, we propose two new algorithms with respect to big data analysis, namely UFC$_{gen}$ and UFC$_{fast}$. Both algorithms are designed to collect three types of patterns to help people determine the market positions for different product combinations. We compare these algorithms on various types of datasets, both real and synthetic. The experimental results show that both algorithms can successfully achieve pattern classification by utilizing three different types of interesting patterns from all candidate patterns based on user-specified thresholds of utility and frequency. Furthermore, the list-based UFC$_{fast}$ algorithm outperforms the level-wise-based UFC$_{gen}$ algorithm in terms of both execution time and memory consumption.


翻译:目前,工业4.0和物联网的智能系统环境正在经历快速的工业升级,设计、事件探测和分类等大型数据技术正在开发,以帮助制造组织实现智能系统。通过应用数据分析,丰富数据的潜在价值可以最大化,从而帮助制造组织完成另一轮升级。在本文件中,我们提出了两个关于大数据分析的新算法,即UFC$和UFC$*fast}美元。两种算法都旨在收集三种模式,帮助人们确定不同产品组合的市场地位。我们比较了各种数据集的算法,包括真实数据集和合成数据集。实验结果显示,两种算法都能够成功地实现模式分类,根据用户指定的功用和频率阈值,从所有候选模式中利用三种不同种类的有趣模式。此外,基于列表的UFC$ ⁇ fast}值算法在执行时间和记忆消耗方面都优于水平的UFC$ ⁇ gen}算法。

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