抄録/ポイント:
抄録/ポイント
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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】