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J-GLOBAL ID：201702286878892679   整理番号：17A0379564

高速頻出アイテム集合のための効果的なハイブリッドアルゴリズム【Powered by NICT】

An Effective Hybrid Algorithm for Fast Mining Frequent Itemsets

著者 (2件)： Qibing Qin ,  Long Tan
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2016  号： CyberC  ページ： 91-95  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： PPCツリーとNリストは非常に効率的でマイニング頻出アイテム集合で広く使用されてであることが証明された。新しい構造の主な問題は,最初の構築最終符号化法は系統樹構築相を採用していることである。これは過剰な時間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,頻出アイテム集合をマイニングするために,より効率的なデータ構造,SFO木に基づくSFO集合を提案した。SFOツリー構築はPPCツリーと比較して構築と符号化法を採用した。SFO集合とSubsume指数に基づいて,マイニング頻出アイテム集合のための効率的なハイブリッド法,FI_SSアルゴリズムを提案した。FI_SSの性能を評価するために,著者らは様々な公共データセット上での多くの実験を行った。実験結果はFI_SSアルゴリズムは実行時間の利点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： 符号化 ,  *アルゴリズム ,  系統樹 ,  *高速度 ,  データ構造
準シソーラス用語： 実行時間 ,  ハイブリッド法 ,  *ハイブリッドアルゴリズム , 【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 ,  ハイブリッドアルゴリズム