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J-GLOBAL ID：201602261958852383   整理番号：16A0659871

スキップ探索を用いた不確実データからの頻出パターンの抽出

Skip search approach for mining frequent patterns from uncertain database

著者 (4件)： 建島広翔 (電通大 大学院情報システム学研究科) ,  新谷隆彦 (電通大 大学院情報システム学研究科) ,  大森匡 (電通大 大学院情報システム学研究科) ,  藤田秀之 (電通大 大学院情報システム学研究科)
資料名： 日本データベース学会和文論文誌(Web)  (DBSJ Japanese Journal (Web))
巻： 14-J  ページ： ROMBUNNO.6 (WEB ONLY)  発行年： 2016年03月 
JST資料番号： U0795A  ISSN： 2189-0374  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： 不確実データに対する頻出パターン抽出の研究が進められている。不確実データはトランザクションが存在確率を持っているため,パターンの頻度は確率変数となる。それぞれのトランザクションが起こる場合を考慮して頻度の確率を計算しなければならないため,頻度計算の処理コストが高い。従来手法では,探索候補を存在確率が考慮しない場合に最小頻度以上となるパターンに限定していたが,存在確率を考慮した場合に頻出の条件を満たさないパターンの頻度計算も行っていた。本研究では,存在確率を考慮した場合に頻出とならないパターンの頻度計算を回避することによって頻度計算の処理コストを低減する手法を検討し,実験により有効性を評価した。(著者抄録)

シソーラス用語： *情報検索 ,  *解析 ,  トランザクション処理 ,  変数 ,  頻度 ,  確率 ,  最適化 ,  データベース ,  技術 ,  コスト最小化 ,  データマイニング技術 ,  確率変数 ,  使用頻度 ,  存在確率 ,  *頻出パターン ,  *不確実性解析 ,  改変
準シソーラス用語： *パターン探索

分類 (2件)： 通信網  (ND07030A) ,  データベースシステム  (JD03030U)

引用文献 (10件)：

• R. Agrawal, R.Srikant, ”Fast algorithms for mining association rules”, VLDB, pp.487-499, 1994.
• C. Chui, B. Kao, E. Hung, ”Mining frequent itemsets from uncertain data”, PAKDD, pp.47-58, 2007.
• L. Sun, R. Cheng, D.W. Cheung, J. Cheng, ”Mining uncertain data with probalilistic guarantees”, KDD, pp.273-282, 2010.
• L. Wang, D. W. Cheung, R. Cheng, s. Lee, X. Yang, ”Efficient mining of frequent itemsets on large uncertain databases”, IEEE TKDE, 24(12), pp.2170-2183, 2012.
• J. Han, J. Pei, Y. Yin, ”Mining frequent patterns without candidate generation”, ACM SIGMOD, pp.1-12, 2000.

タイトルに関連する用語 (3件)： 探索 ,  不確実 ,  頻出パターン