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J-GLOBAL ID：201702266239075416   整理番号：17A1027061

イベント列からの高精度位置決めエピソードルールのマイニング【Powered by NICT】

Mining Precise-Positioning Episode Rules from Event Sequences

著者 (5件)： Ao Xiang ,  Luo Ping ,  Wang Jin ,  Zhuang Fuzhen ,  He Qing
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： ICDE  ページ： 83-86  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： エピソードルールマイニングは,イベント順序データから逐次ルールを発見するための一般的なフレームワークである。しかし,伝統的なエピソードルールマイニング法は結果として事象である先行事象の発生後に与えられた時間間隔内で起こる可能性があることが判明した。その結果,多くの時間に敏感な応用の要求,細粒応答時間が不足しているためにプログラムセキュリティ取引などを満たすことができない。本研究では,この問題を解決するために,固定ギャップエピソードの概念を議論した。任意の二つの連続事象の間の経過時間は一定で,固定ギャップエピソードは事象の順序集合から構成されている。この概念に基づいて,著者らは,それに伴う各事象の発生時間は明確に規定されている採掘精密位置決めエピソード規則の問題を定式化した。添加では,性能を向上させるだけでなくメモリ消費を減少させるための組み込まれたいくつかの枝刈り戦略を持つそのような精密位置決めエピソード規則を発掘するためにtriebasedデータ構造を開発した。実データ集合上での実験結果により,提案したアルゴリズムの優位性を示した。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： アルゴリズム ,  応答時間 ,  定式化 ,  *位置決め ,  記憶装置 ,  データ構造
準シソーラス用語： 精密位置決め ,  時間間隔 ,  *高精度 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (4件)： 計算機システム開発  (JD02010R) ,  その他の情報処理  (JE15050M) ,  人工知能  (JE08000Z) ,  信頼性  (KB04040H)

タイトルに関連する用語 (3件)： イベント ,  エピソード ,  ルール