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J-GLOBAL ID：201702259931957438   整理番号：17A0073218

新しい選好感度決定木アルゴリズム【JST・京大機械翻訳】

Novel preference sensitive decision tree algorithm

著者 (6件)： Zhou Meiqin (Guangxi Key Laboratory of Multi-source Information Mining &Security,Guangxi Normal University) ,  Xu Zhangyan (Guangxi Key Laboratory of Multi-source Information Mining &Security,Guangxi Normal University) ,  Chen Shixu (Guangxi Key Laboratory of Multi-source Information Mining &Security,Guangxi Normal University) ,  Li Yanhong (Guangxi Key Laboratory of Multi-source Information Mining &Security,Guangxi Normal University) ,  Ma Shun (Guangxi Key Laboratory of Multi-source Information Mining &Security,Guangxi Normal University) ,  Zhan Xuemei (Guangxi Key Laboratory of Multi-source Information Mining &Security,Guangxi Normal University)
資料名： Jisuanji Yingyong Yanjiu  (Jisuanji Yingyong Yanjiu)
巻： 33  号： 10  ページ： 3001-3006  発行年： 2016年 
JST資料番号： C2536A  ISSN： 1001-3695  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： 既存の決定木モデルは分類過程において意思決定者の結果に対する選好行為を考慮しないため、明らかな選好傾向問題の不足をうまく予測できない。選好感度決定木(PREFERENCE)の分類アルゴリズムを提案した。このアルゴリズムは,偏好度と選好コストの概念を導入し,属性情報と効果的選好を総合的に考慮することによって,新しい属性選択因子と効果的選好に基づく節点配置の判定基準を構築した。自己適応調整法により,最適選好感度決定木を生成することができた。実験結果は,提案したアルゴリズムが高精度の予測を達成するだけではなく,決定木の全体の精度を保証することができ,高い効率と実用性を持ち,選好環境における意思決定問題を解決することができることを示した。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 意思決定 ,  節点 ,  意思決定者 ,  判定基準 ,  *ディシジョンツリー ,  *アルゴリズム
準シソーラス用語： 実用性 ,  高精度 ,  調整法 ,  自己適応 ,  属性選択 ,  分類アルゴリズム , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： decision tree ,  preference sensitive ,  preference degree ,  attribute selection ,  cost sensitive ,  classification

分類 (4件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  その他のオペレーションズリサーチの手法  (KA03070E) ,  数理計画法  (KA03030M) ,  システム・制御理論一般  (IA02010H)

タイトルに関連する用語 (4件)： 選好 ,  感度 ,  決定木 ,  アルゴリズム