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J-GLOBAL ID：201802287684936870   整理番号：18A1299554

複数の最小効用しきい値を持つ高効用アイテム集合の効率的マイニング【JST・京大機械翻訳】

Efficient mining of high utility itemsets with multiple minimum utility thresholds

著者 (1件)： Krishnamoorthy Srikumar (Indian Institute of Management, Ahmedabad, India)
資料名： Engineering Applications of Artificial Intelligence  (Engineering Applications of Artificial Intelligence)
巻： 69  ページ： 112-126  発行年： 2018年 
JST資料番号： T0797A  ISSN： 0952-1976  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： マイニング高効用アイテム集合はデータマイニング文献における重要で挑戦的な問題の一つと考えられている。この問題により,データベースからの興味ある,そして活動可能なパターンをマイニングするために,利益やマージンのようなアイテムユーティリティを用いる意思決定者に対するより大きな柔軟性を提供する。しかしながら,文献における現在の研究のほとんどは,単一最小効用閾値を適用し,アイテム特性における差異を考慮することに失敗している。本論文では,多重最小効用閾値を有する高効用アイテム集合をマイニングするための効率的手法(MHUI)を提案した。提示した方法は,高価な中間的候補生成プロセスなしに,単相で高い効用アイテム集合を生成する。それは十分な最小効用の概念を導入して,高いユーティリティアイテム集合を効率的にマイニングするために一般化された剪定戦略を提示する。アルゴリズムの性能を,8つのベンチマークデータセットに関する最先端の方法(HUI-MMU-TEとHIMU-EUCP)に対して評価した。実験結果は,提案した方法がHUI-MMU-TE法よりも2~3桁の大きさの実行時間改善を実現することを示した。さらに,MHUIは,HIMU-EUCP法に比べて,特に適度に長く,高密度のベンチマークデータセットにおいて,1~2桁の実行時間改善を実現した。また,提案したアルゴリズムのメモリ要件は著しく低いことが分かった。Copyright 2018 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 意思決定者 ,  柔軟性 ,  多重化 ,  データマイニング ,  記憶装置 ,  単相 ,  *アルゴリズム ,  データベース
準シソーラス用語： 高密度 ,  実行時間 ,  最先端 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 高ユーティリティ採鉱 ,  多重効用しきい値 ,  頻繁なアイテムセットマイニング ,  データマイニング

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (3件)： 効用 ,  しきい値 ,  集合