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J-GLOBAL ID：201802244582604421   整理番号：18A0164102

NegI NSP:緩い制約に基づく負の逐次パターンマイニング【Powered by NICT】

NegI-NSP: Negative sequential pattern mining based on loose constraints

著者 (3件)： Qiu Ping (School of Information, Qilu University of Technology, Jinan, China) ,  Zhao Long (School of Information, Qilu University of Technology, Jinan, China) ,  Dong Xiangjun (School of Information, Qilu University of Technology, Jinan, China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： IECON  ページ： 3419-3425  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： 負シーケンシャルパターン(NSP)はますます重要になっている,既存の方法の大部分は多くの意味のあるパターンは失われるであろうことを,厳密な制約条件を導入した。本論文では,これらの制約を緩めると一連の問題を解いた。,データ配列は逆相を含むかどうかを決定するために定義される負の封じ込め。第二に,負の配列の担体を計算高速する効率的な方法を提案した。NegI NSP,新規で効率的なアルゴリズムは,意味のあるNSPを効率的に同定するために提案した。実験はNegI NSPは既存のPSPマイニングアルゴリズムを用いた直接より意味のあるパターンを効率的に得ることができることを示した。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
準シソーラス用語： シーケンシャルパターン ,  *パターンマイニング , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (3件)： 制約 ,  逐次 ,  パターンマイニング