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J-GLOBAL ID：201802241632330731   整理番号：18A1904876

文法ベースの遺伝的プログラミングを用いたコンテキストを意識した相関ルールのマイニング【JST・京大機械翻訳】

Mining Context-Aware Association Rules Using Grammar-Based Genetic Programming

著者 (4件)： Luna Jose Maria (Department of Computer Science, University of Jaen, Jaen, Spain) ,  Pechenizkiy Mykola (Department of Computer Science, Eindhoven University of Technology, Eindhoven, The Netherlands) ,  del Jesus Maria Jose (Department of Computer Science, University of Jaen, Jaen, Spain) ,  Ventura Sebastian (Department of Computer Science and Numerical Analysis, University of Co ́rdoba, Co ́rdoba, Spain)
資料名： IEEE Transactions on Cybernetics  (IEEE Transactions on Cybernetics)
巻： 48  号： 11  ページ： 3030-3044  発行年： 2018年 
JST資料番号： W0791A  ISSN： 2168-2267  CODEN： ITCEB8  資料種別： 逐次刊行物 (A)
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： 実世界のデータは,通常,解釈がいくつかの文脈情報に依存する特徴を含む。このような文脈に敏感な特徴とパターンは,正しい意味を得るために発見され,分析されることが高い関心事である。本論文では,文脈認識関連ルールの問題を定式化し,それらの意味の強さが文脈特徴に依存するようなアイテム集合間の関係に対する探索に言及した。このタイプの関連性の発見のために,探索空間を制限し,文法ベースの遺伝的プログラミング方法論により構文制約を含むモデルを提案した。文法は,ユーザの背景知識に高度に関連しているので,パターンマイニングプロセスに主観的知識を導入する有用な方法と考えることができる。提案した手法の性能と有用性を総合的に生成したデータセットを考慮して調べた。異なるドメインに関する事後解析も行い,この種の関連性の有用性を実証した。例えば,教育領域において,全体的および個人的な学生の行動と性能に影響を及ぼす文脈的で文脈に敏感な因子を同定し理解することが不可欠である。実験の結果は,このアプローチが実行可能であり,それが実世界データセットから興味ある文脈認識関連を自動的に同定することを示唆した。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】

シソーラス用語： 教育 ,  *文法 ,  遺伝的プログラミング ,  定式化 ,  *相関ルール
準シソーラス用語： パターンマイニング ,  構文 ,  探索空間 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： パターン認識  (JE07000S) ,  人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (5件)： 文法 ,  遺伝的プログラミング ,  コンテキスト ,  意識 ,  相関ルール