属性指向誘導高水準出現パターン(AOI-HEP)データマイニング技術による相関ルールのマイニング【JST・京大機械翻訳】

Warnars Harco Leslie Hendric Spits; Gaol Ford Lumban; Heryadi Yaya; Trisetyarso Agung; Sanchez Horacio Emilio Perez

文献

J-GLOBAL ID：201802215593276663 整理番号：18A1809742

属性指向誘導高水準出現パターン(AOI-HEP)データマイニング技術による相関ルールのマイニング【JST・京大機械翻訳】

Mining Association rule with Attribute Oriented Induction High level Emerging Pattern (AOI-HEP) data mining technique

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資料名：
巻： 2018 号： ICICCT ページ： 1781-1786 発行年： 2018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)

提案された新しいデータマイニング技術としての属性指向誘導高レベル併合パターン(AOI-HEP)は,頻繁で類似のパターンをマイニングするのに成功している。さらに,AOI-HEPデータマイニング技術は,信頼性マイニングパターンにより,二つの用語に改善され,第一に,各AOI-HEPパターンに対する信頼マイニングパターンを,頻繁または類似パターンのいずれかで与えた。第二に,頻繁と類似パターンの間の信頼性AOI-HEPパターンとして各データセットに対する信頼性を与えた。各AOI-HEPパターンに対する信頼性は,頻繁なパターンと類似パターンの間のAOI-HEPパターンのそれぞれに興味を持つことを示し,一方,データセット当たりの信頼性は,頻繁なパターンと類似パターンの間の各データセットにどのように興味を持つかを示す。本論文において,AOI-HEPのマイニングを,関連ルールが頻繁なパターンを扱うので,現在のAOI-HEP頻出パターンを用いて,AOI-HEP相関ルールをマイニングするために拡張した。成人,乳癌,国勢,およびIPUMSのような4つのUCI機械学習データセットに関する以前の実験に基づいて,それぞれ成人および乳癌データセットから8つの9つのAOI-HEP頻度パターンがある。最終的に,成人と乳癌データセットからそれぞれ2と1のAOI-HEP関連ルールがある。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

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