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J-GLOBAL ID：201702245867952454   整理番号：17A1345743

スライディングウィンドウ制御による製造計画を確立するための効率的な高有用性パターン発掘【Powered by NICT】

Efficient High Utility Pattern Mining for Establishing Manufacturing Plans With Sliding Window Control

著者 (3件)： Yun Unil (Department of Computer Engineering, Sejong University, Seoul, South Korea) ,  Lee Gangin (Department of Computer Engineering, Sejong University, Seoul, South Korea) ,  Yoon Eunchul (Department of Electronic Engineering, Konkuk University, Seoul, South Korea)
資料名： IEEE Transactions on Industrial Electronics  (IEEE Transactions on Industrial Electronics)
巻： 64  号： 9  ページ： 7239-7249  発行年： 2017年 
JST資料番号： C0234A  ISSN： 0278-0046  CODEN： ITIED6  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 工業地域では,顧客の理解優先性は利益性のある製品製造計画を確立するための重要な問題の一つである。パターンマイニングにおけるアプローチの一つとして,高有用性パターンマイニングは各製品の購入量と価格を考慮して高収益を生成する生成物のセットを明らかにした。これに関連して,高有用性パターンマイニングはその収入を最大化するために企業を可能にする有益な製品製造計画を確立するために有用である。製造計画を確立するために,ここではまた,ストリームデータ,限界無しで生成した連続から顧客の最近の選好を理解する必要がある。本論文では,スライディングウィンドウモードに基づいてデータストリーム上の高有用性パターンを発見するための新しいアルゴリズムとリスト構造を提案した。既存アルゴリズムとは異なり,候補パターンの生成を避けることができるので,提案したアルゴリズムは,候補パターンを検証するための膨大な計算資源を消費しない。アルゴリズムは複雑な動的システムで効率的に働いた。実世界データセットを用いた種々の試験から得られた実験結果は,提案したアルゴリズムは実行時間,メモリ使用量,およびスケーラビリティに関して最先端の方法より優れていることを示した。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： 工業地区 ,  アルゴリズム ,  記憶装置 ,  *生産計画 ,  購買 ,  動的系
準シソーラス用語： 最先端 ,  実行時間 ,  計算資源 ,  データストリーム ,  採算性 ,  *パターンマイニング ,  *スライディングウィンドウ , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 信頼性  (KB04040H) ,  電源回路  (NC05060Q)

タイトルに関連する用語 (4件)： スライディングウィンドウ ,  製造計画 ,  有用性 ,  パターン発掘