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J-GLOBAL ID：201602270470684157   整理番号：16A0777843

負の相関ルール集合の極小生成子に基づく圧縮表現

A New Compression Form for a Set of Negative Association Rules Based on Minimal Generators

著者 (4件)： 岩沼宏治 (山梨大 大学院総合研究部) ,  佐生隼一 (山梨大 大学院医学工学総合教育部 コンピュータ・メディア工学専攻) ,  黒岩健歩 (山梨大 大学院医学工学総合教育部 コンピュータ・メディア工学専攻) ,  山本泰生 (山梨大 大学院総合研究部)
資料名： 情報処理学会論文誌ジャーナル(Web)
巻： 57  号： 8  ページ： 1845-1849 (WEB ONLY)  発行年： 2016年08月15日 
JST資料番号： U0452A  ISSN： 1882-7764  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： 本論文では負の相関ルール集合の圧縮形式について考察する。まず初めに,頻出アイテム集合の圧縮表現としてよく知られる飽和集合が,負の相関ルール集合の圧縮技術としては不適切であることを示す。次に,その解決策として極小生成子を用いた負ルール集合の圧縮表現を新しく提案する。極小生成子は飽和アイテム集合と対をなす概念である。提案した圧縮表現の無損失性などを理論的に証明する。また実証実験を行った結果,稠密なデータセット上の負ルール集合の圧縮に有効であることが確認できたので報告する。(著者抄録)

シソーラス用語： *相関ルール ,  データ表現 ,  *データマイニング ,  飽和 ,  集合 ,  知識獲得 ,  抽出 ,  数学的関係 ,  *データ圧縮 ,  圧縮率 ,  共起関係 ,  *無損失圧縮 ,  データセット
準シソーラス用語： *アソシエーション・ルール・マイニング ,  データ集合 ,  頻度アイテム集合 ,  ルール生成

分類 (2件)： データベースシステム  (JD03030U) ,  計算理論  (JB02000A)

引用文献 (8件)：

• Cornelis, C., Yan, P., Zhang, X. and Chen, G.: Mining Positive and Negative Association Rules from Large Databases, Proc. CIS 2006, LNCS, Vol.4456, pp.613-618 (2006).
• 井出典子,岩沼宏治,山本泰生:負の相関ルールを抽出する高速トップダウン型アルゴリズム,人工知能学会論文誌, Vol.29, No.4, pp.406-415 (2014).
• 黒岩健歩,岩沼宏治,山本泰生:関連尺度に基づいた負の相関ルール抽出手法の高機能化,人工知能学会全国大会 (第28回)論文集,3J3-3 (2014).
• 宇野毅明,有村博紀:頻出パターン発見アルゴリズム入門-アイテム集合からグラフまで,人工知能学会全国大会 (第22回)論文集,3M1-1 (2008)
• Wang, H., Zhang, Z. and Chen, G.: Mining a Complete Set of Both Positive and Negative Association Rules from Large Databases, Proc. PAKDD ’08, pp.777-784 (2008).

タイトルに関連する用語 (3件)： 相関ルール ,  集合 ,  表現