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J-GLOBAL ID：201702235504371591   整理番号：17A0061987

事象に基づく海洋関連ルールのマイニング方法【JST・京大機械翻訳】

Marine Association Rule Mining Based on Events

著者 (4件)： Li Yilong (Key Laboratory of Digital Earth Science, Institute of Remote Sensing and Digital Earth, Chinese Academy of Sciences) ,  Li Xiaohong (Key Laboratory of Digital Earth Science, Institute of Remote Sensing and Digital Earth, Chinese Academy of Sciences) ,  Xue Cunjin (Key Laboratory of Digital Earth Science, Institute of Remote Sensing and Digital Earth, Chinese Academy of Sciences) ,  Lin Xiaosong (Key Laboratory of the Earth Observation)
資料名： Yingyong Kexue Xuebao  (Yingyong Kexue Xuebao)
巻： 34  号： 4  ページ： 387-396  発行年： 2016年 
JST資料番号： C2471A  ISSN： 0255-8297  CODEN： YKXUD4  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： APRIORIアルゴリズムの再帰的リンク-枝刈りの概念において,海洋異常事象に関連する相関ルールをマイニングするためのアルゴリズムを設計した。まず第一に,事象の概念と定義,事象の規則的表現,および評価指数を与える。イベントの定義と支持度閾値に従って,イベントの頻繁な1-アイテム集合を生成し,イベント指向のリンク-枝刈りアルゴリズムを設計し,頻出アイテム集合(K+1)-アイテム集合の生成を実現した。事象の強い相関ルールの評価指標によって、海洋事件の強い相関ルールを抽出する。この方法の正しさと実現可能性を,太平洋海洋異常事象の相関ルールのマイニングと典型的異常事象間の相関ルールの解析によって検証した。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： アルゴリズム ,  相関ルール ,  太平洋 ,  性能指数 ,  *海洋
準シソーラス用語： 評価指標 ,  枝刈りアルゴリズム , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： association rule ,  event mining algorithm ,  marine abnormal event ,  the Pacific Ocean

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (3件)： 事象 ,  海洋 ,  ルール