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J-GLOBAL ID：201802231373614632   整理番号：18A0519487

パターン予測のための高有用性マイニングの適用【Powered by NICT】

Application of high utility mining for pattern prediction

著者 (2件)： Patil Shashikala Kakaraddi (ARMIET, Mumbai) ,  Bojewar Sachin (ARMIET, Mumbai)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： ICOEI  ページ： 1154-1158  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： ユーティリティマイニングは,頻出アイテム集合マイニングの制限に対処するために最近出現した,購入関連項目の量と利益は注意されていない。トランザクションが起こると,高い効用マイニング(HUM)アルゴリズムは,項目の利益と量のケアを行った。高有用性アイテムセットマイニングの目的は,所定の有用性しきい値以上での効用値を持つことを項目集合を同定することである。パターン予測のための高有用性アイテム集合マイニングのための様々なアルゴリズムと技術をレビューした。HUMの既存アルゴリズムを関係づける。教育ドメイン(学生)の予測解析を保証し,選択的被験者を選択することに基づく学生の性能を予測するためにHUMのためのアルゴリズムを設計し,評価した。予測は,それらの歴史的データすなわち以前の学期の性能と比較した。Copyright 2018 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 ,  *予測 ,  購買 ,  教育
準シソーラス用語： 被験者 ,  予測解析 ,  ユーティリティマイニング , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (2件)： 予測 ,  有用性