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J-GLOBAL ID：201202287800213040   整理番号：12A0833406

広がる列挙の技術-列挙による問題解決アプローチ-3.大規模半構造データからの高速な知識発見システム-効率良い木構造パターンの発見と照合-

著者 (3件)： 浅井達哉 (富士通研究所 ソフトウェアシステム研) ,  稲越宏弥 (富士通研究所 ソフトウェアシステム研) ,  岡本青史 (富士通研究所 ソフトウェアシステム研)
資料名： 電子情報通信学会誌  (Journal of the Institute of Electronics, Information and Communication Engineers)
巻： 95  号： 6  ページ： 490-497  発行年： 2012年06月01日 
JST資料番号： F0019A  ISSN： 0913-5693  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 解説  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： XMLデータやセンサデータに代表される大量の半構造データが爆発的に増加しており,その有効かつ迅速な活用が重要な課題になっている。本稿では,大規模な半構造データを対象とした知識発見の基盤技術を基に開発した知識発見システムについて述べ,その中で用いられている高速な検索手法とパターン発見手法について列挙の観点から解説する。(著者抄録)

シソーラス用語： *グラフ理論 ,  *データ ,  *知識発見 ,  発見 ,  データ検索
準シソーラス用語： パターン発見 ,  *半構造データ ,  *列挙 ,  列挙問題

分類 (1件)： グラフ理論基礎  (IA02020S)

引用文献 (16件)：

• ABITEBOUL, S. Web Data Management. 2011
• ASAI, T. Efficient substructure discovery from large semi-structured data. Proc. 2nd SIAM Int'l Conf. on Data Mining (SDM2002). 2002, 158-174
• NAKANO, S. Efficient generation of plane trees. Inf. Process. Lett. 2002, 84, 3, 167-172
• ZAKI, M. J. Efficiently mining frequent trees in a forest. Proc. 8th ACM SIGKDD Int'l Conf. on Knowledge Discovery and Data Mining (KDD2002). 2002, 71-80
• YOSHIDA, S. STVF codes : Suffix tree based variable-to-fixed length encoding and its improvements. J. Inf. Process. 2012, 20, 1, 238-249

タイトルに関連する用語 (7件)： 問題解決 ,  大規模 ,  半構造データ ,  知識発見 ,  木構造 ,  発見 ,  照合