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J-GLOBAL ID：201802293730950295   整理番号：18A0530504

フォールトトレラントタイルマイニング【Powered by NICT】

Fault-tolerant tile mining

著者 (7件)： Lu Haibing (Department of Operations Management and Information Systems Santa Clara University, United States) ,  Zhu Wendong (Global Energy Interconnection Research Institute North America, United States) ,  Phan Joseph (Department of Computer Engineering Santa Clara University, United States) ,  Ghiassi M. (Department of Operations Management and Information Systems Santa Clara University, United States) ,  Fang Yi (Department of Computer Engineering Santa Clara University, United States) ,  Hong Yuan (Department of Computer Science Illinois Institute of Technology, United States) ,  He Xiaoyun (Department of Information Systems Auburn University at Montgomery, United States)
資料名： Expert Systems with Applications  (Expert Systems with Applications)
巻： 101  ページ： 25-42  発行年： 2018年 
JST資料番号： W0178A  ISSN： 0957-4174  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： 興味あるアイテム集合マイニングは知識管理と機械学習における基本的な研究課題である。興味深さのいくつかの測度を用いたデータベースにおける変数の間の興味ある関係を同定することを意図していると多くの応用,マーケットバスケット解析,Web利用マイニング,侵入検出,および他の多くを含んでいた。本論文では,新しい興味深さ測度,フォールトトレラントタイルを提案した。は,二つの観察に基づいている(1)アイテム集合の長さは,その周波数と同様に重要であることができる(2)実世界データセットからの知識発見はフォールトトレラントデータマイニング(例えばフォールトトレラント相関ルールを抽出し,ノイズのあるデータセットを解析すること)が必要である。ユーザ定義故障許容値が与えられたとき,maximum/top Kフォールトトレラントタイルを見つけることに関心がある。アイテム集合候補の指数関数的探索空間のために,両方の問題はNP困難である。探索空間をいくつかの単調特性を用いた興味あるアイテム集合マイニングのための一般的な方法であるが,単調特性は,この問題に対して得られていない。挑戦に取り組むために,著者らは,各分枝の探索とその限界の推定をアイテム集合候補の特性を解析するために分枝限定探索戦略を利用した。著者らの実験結果は,筆者らのアルゴリズムは効果的に実際のデータセットを解析し,意味のある結果を検索することができることを示した。Copyright 2018 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： NP困難 ,  知識発見 ,  *フォールトトレランス ,  雑音 ,  データベース ,  知識管理 ,  機械学習 ,  相関ルール ,  許容量 ,  アルゴリズム ,  測度 ,  指数関数
準シソーラス用語： 探索空間 ,  侵入検知 ,  Webマイニング , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： アイテム集合マイニング ,  フォールトトレラント ,  Optimization ,  厳密なアルゴリズム

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)