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J-GLOBAL ID：201802247265566427   整理番号：18A2096490

相関関数を用いた拡張相関ルールマイニング【JST・京大機械翻訳】

Extended Association Rule Mining with Correlation Functions

著者 (3件)： Saito Hidekazu ,  Monden Akito ,  Yucel Zeynep
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2018  号： BCD  ページ： 79-84  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)

抄録/ポイント： 本論文は,相関関数を扱うことができる拡張相関ルールマイニングを提案した。拡張された相関ルールは,Correl(X,Y)が2つの変数XとYとの相関関数であるという形で表現される。この拡張によって,データ解析者は,大規模データセットから2つの与えられた変数の間の低い(または高い)相関に導く条件Aを発見することができる。提案した方法の有効性を示すために,ソフトウェア開発努力がプロジェクトのサイズから予測可能(または予測不可能)な条件を発見するシナリオを仮定して,ソフトウェア開発の産業データセットについて事例研究を行った。このような条件は従来の相関ルールマイニングでは得られないので,提案した拡張相関ルールマイニングの効率を確認した。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： *相関ルール ,  データ解析 ,  *相関関数 ,  事例研究 ,  予測 ,  ソフトウェア開発
準シソーラス用語： 大規模データセット ,  *アソシエーション分析 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (3件)： 相関関数 ,  拡張 ,  相関ルールマイニング