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J-GLOBAL ID：201702228817628720   整理番号：17A0457260

SO集合に基づく高速マイニング頻出アイテム集合のための新しいアルゴリズム【Powered by NICT】

A new algorithm for fast mining frequent itemsets based on SO-Sets

著者 (2件)： Tan Long (College of Computer Science and Technology, Heilongjiang University, Harbin, China) ,  Qin Qibing (College of Computer Science and Technology, Heilongjiang University, Harbin, China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2016  号： ICEICT  ページ： 342-346  発行年： 2016年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： NリストとBリストを簡単にマイニング頻出アイテム集合に非常に有効であることが証明されている。二新しい構造の主な問題は,それらの両方は前秩序(または開始次)と後置順の順序関係(または仕上げ次)コードの各ノードをコードする必要があるということである。は過大なメモリ消費を引き起こす高頻度項目集合をマイニングする。本論文では,著者らは,より効率的なデータ構造,SO木に基づくSO集合は高頻度項目集合をマイニングすることを提案した。SO集合は,各ノードのためのみ(または仕上げため),NリストとBリストと比較して多くのメモリを節約するが必要である。SO集合に基づいて,頻出アイテム集合のマイニングにFISOと呼ばれる新しいアルゴリズムを提案した。アルゴリズムの性能を解析するために,五種の実データセット上で多くの実験を行った。実験結果はFISOアルゴリズムは実行時間における利点と主メモリ消費の大きさを持つことを示した。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： データ構造 ,  *高速度 ,  *アルゴリズム ,  主メモリ ,  記憶装置
準シソーラス用語： 実行時間 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (2件)： 集合 ,  アルゴリズム