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J-GLOBAL ID：201702210157885041   整理番号：17A0402487

新規リスト構造と枝刈り戦略を用いた高平均有用性アイテム集合のマイニング【Powered by NICT】

Mining of high average-utility itemsets using novel list structure and pruning strategy

著者 (2件)： Yun Unil (Department of Computer Engineering, Sejong University, Seoul, Republic of Korea) ,  Kim Donggyu (Department of Computer Engineering, Sejong University, Seoul, Republic of Korea)
資料名： Future Generation Computer Systems  (Future Generation Computer Systems)
巻： 68  ページ： 346-360  発行年： 2017年 
JST資料番号： A0620C  ISSN： 0167-739X  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 高平均有用性アイテム集合のマイニング効率的に新しいアルゴリズムを本論文で提示した。アルゴリズムはリスト構造,アイテム集合候補の生成なしに高平均有用性アイテムセットをマイニングするために,アイテム集合の実際の平均効用を計算するために必要なすべての情報を捉えるコンパクトを利用している。アルゴリズムは,I長さのアイテム集合のリスト構造を構築するための初期二スキャン後に与えられたトランザクションデータベースの走査を必要としない。アルゴリズムは,深さ優先探索に基づくマイニングプロセス,長さのアイテム集合のリスト構造から(k +1)-長さのアイテム集合のリスト構造を構成する再帰的によって行われている,すべての高平均有用性アイテム集合を生成することができる。高平均有用性アイテム集合に拡張できないことを見込みアイテム集合の拡大を避けるために,アイテム集合の平均電力会社の厳密な上限を用いた新しい枝刈り技術を設計し,アルゴリズムに適用した。その選鉱プロセスの探索空間はかなり減少できるので,アルゴリズムの実行時間およびメモリ効率が有意に増強されることができた。四つの実データセットと二群合成データセットを用いて各種の実験を実施した。実験結果は,提案したアルゴリズムは実行時間,メモリ,およびスケーラビリティ性能既存のアルゴリズムのそれよりも優れているを持っていることを支持している。Copyright 2017 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： 記憶装置 ,  *アルゴリズム ,  選鉱 ,  走査
準シソーラス用語： メモリ効率 ,  実行時間 ,  探索空間 ,  電力会社 ,  深さ優先探索 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (3件)： データマイニング ,  関連ルールのマイニング ,  高平均有用性アイテム集合マイニング

分類 (2件)： オペレーティングシステム  (JD03020J) ,  計算機網  (JC03000K)

タイトルに関連する用語 (6件)： リスト ,  枝刈り ,  戦略 ,  平均 ,  有用性 ,  集合