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J-GLOBAL ID：201802248171668397   整理番号：18A0443464

ビッグデータプラットフォーム上の高有用性部分グラフパターンマイニングのための分散アルゴリズム【Powered by NICT】

Distributed Algorithm for High-Utility Subgraph Pattern Mining Over Big Data Platforms

著者 (6件)： Khare Alind ,  Goyal Vikram ,  Baride Srikanth ,  Prasad Sushil K. ,  McDermott Michael ,  Shah Dhara
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： HiPC  ページ： 263-272  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： 頻繁な部分グラフパターンマイニング(FSM)は,与えられたしきい値以上の周波数を用いたグラフデータベースで生じる部分グラフパターンを見出した。FSMでは,発生の概念は,ノードの有無および二元様式でエッジを捕捉し,同様に各エッジやノードの関連性を考察した。しかし,エッジやノードは,異なる関連性スコアを持つ可能性がある。パターンの有用性を,参加エッジやノードの関連性スコアを用いて定義する必要がある。本論文では,このアイデアを用いたパターンの有用性概念を定義し,与えられたグラフデータベースからの鉱山有益性パターンにアルゴリズムを提案した。有益性パターンマイニングにおける重要な問題は非単調特性をより長くするFSMに反して成立しないことである。探索空間の枝刈りは困難な課題となっている。この問題に取り組むために,筆者らは非単調特性を満足するパターン物体の上界有用性を推定する機能を組み込んだ。分散プラットフォーム,すなわち,非候補の探査,各パターンを持つ送信データベース情報の回避,と各パターンを用いた送信パターン埋込みの回避を避けるためにブルームフィルタの新しい利用に関する解のための三つの最適化発見的方法を提案した。Apache放電に関する実験的研究は,著者らの提案した最適化戦略の有効性を示した。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 ,  *部分グラフ ,  鉱山 ,  *分散アルゴリズム ,  発見的方法 ,  データベース ,  放電 ,  最適化
準シソーラス用語： 実験研究 ,  Apacheモジュール ,  Bloomフィルタ ,  上界 ,  探索空間 ,  スコア ,  *パターンマイニング , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： グラフ理論基礎  (IA02020S) ,  人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (4件)： 有用性 ,  部分グラフ ,  パターンマイニング ,  分散アルゴリズム