La tarea de generar asociaciones a partir de los datos ha sido siempre un foco de investigación en el área de Minería de Datos. El cálculo de conjuntos de ítems frecuentes es la etapa computacionalmente más costosa cuando se aborda la tarea de asociación. Los distintos algoritmos propuestos para implementarla se han concentrado en el cálculo de conjuntos frecuentes: Apriori, AprioriTid, Apriori Hibrido, DHP, DIC, Partition, FP-Growth y EquipAsso.
En este artículo, se evalúa el rendimiento del algoritmo EquipAsso, un algoritmo para el cálculo de conjuntos de ítems frecuentes, basado en dos nuevos operadores del álgebra relacional, con respecto a los algoritmos Apriori y FP-Growth en Tariy, una herramienta para la tarea de Asociación débilmente acoplada con un SGBD.
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