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J-GLOBAL ID：201702285327189562   整理番号：17A1919708

健康ビッグデータのための採掘地球最大高頻度アイテムセットに関する研究【Powered by NICT】

Research on mining global maximal frequent itemsets for health big data

著者 (2件)： He Bo (School of Computer Science and Engineering, ChongQing University of Technology, 400054 ChongQing, China) ,  Pei Jianhui (School of Computer Science and Engineering, ChongQing University of Technology, 400054 ChongQing, China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： ITOEC  ページ： 1143-1146  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： 伝統的マイニングアルゴリズムは大域的最大頻出アイテム集合のマイニングに適合しなかった。,健康ビッグデータ,すなわち,NMAGMFIアルゴリズムのための大域的最大頻出アイテム集合の新しいマイニングアルゴリズムを提案した。第1に,グローバルな高頻度アイテムが見いだされた。第二に,局所FPツリーは,各ノードによって再構築した。第三に,マイニング結果は中心ノードで結合した。最後に,大域的最大頻出アイテム集合はトップダウンおよびFPツリーの戦略による採掘した。実験結果はNMAGMFIアルゴリズムが速いことを示唆した。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： *採掘 ,  再構成 ,  *地球 ,  アルゴリズム
準シソーラス用語： トップダウン ,  *ビッグデータ ,  *健康 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (5件)： ビッグデータ ,  採掘 ,  地球 ,  頻度アイテムセット ,  研究