抄録/ポイント:
抄録/ポイント
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筆者らは,データキューブの考えに沿って多次元制約下のデータマイニングを行うデータベースモデルとして「アイテムセットキューブ」と呼ぶ概念を提案し,試作している。アイテムセットキューブは,データキューブモデルの最小立方格子(セル)に,制約を満たすレコード集合から求まる高頻度アイテムセットを格納したデータベースモデルである。実体化やロールアップ,スライスなどの演算を持ち,多様な多次元制約の下での高頻度アイテムセットの計算を効率よく行うことを目的としている。そして,2005年以降,アイテムセットキューブを用いてWeb空間の構造分析(コミュニティ分析)を行ってきた。本稿では,Web構造分析において,あらかじめ実体化しておくべきアイテムセットキューブの種類や範囲を調べたのち,ロールアップ演算の効率的な実行方法としてフィルタリング法とマージ法を提案した。そして,電気通信大学ドメインのWebデータを対象に評価を行った。