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J-GLOBAL ID：201702262851181404   整理番号：17A1635619

データストリームからのマイニングパターン:概観【Powered by NICT】

Mining patterns from data streams: An overview

著者 (2件)： Borah Anindita (Computer Science and Engineering, Tezpur University, Napaam, Tezpur-784028) ,  Nath Bhabesh (Computer Science and Engineering, Tezpur University, Napaam, Tezpur-784028)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： I-SMAC  ページ： 371-376  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
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： データベースからのパターンは,データベースからの未公開,興味あるパターンを同定するための重要なデータマイニング作業の1つである。パターンマイニング技術は,主に頻出パターンの抽出を強調した。異常事象または稀なパターンを捕捉する研究も最近に普及している。この分野の研究のほとんどは,静的データセットからのパターンのマイニングのみに限定された。ますます多くのアプリケーションは,今日では連続して膨大なデータまたはデータストリームを発生している。データストリームをマイニングする問題に置き換えるとき静的マイニングパターン技術は実行不可能になる。本稿は,関連する問題と挑戦と一緒に文献中に存在するデータストリームからマイニングパターンの種々の方法を検討した。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： *データベース ,  データマイニング ,  応用プログラム
準シソーラス用語： 頻出パターン ,  パターンマイニング ,  *データストリーム , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (1件)： ストリーム