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J-GLOBAL ID：202002228535399756   整理番号：20A2077551

データストリーム上の高い効用パターンをマイニングするための単一パス1相アルゴリズムSOHUPDS【JST・京大機械翻訳】

SOHUPDS a single-pass one-phase algorithm for mining high utility patterns over a data stream

著者 (2件)： Jaysawal Bijay Prasad (National Cheng Kung University, Tainan, Taiwan) ,  Huang Jen-Wei (National Cheng Kung University, Tainan, Taiwan)
資料名： ACM Proceedings  (ACM Proceedings)
号： SAC ’20  ページ： 490-497  発行年： 2020年 
JST資料番号： D0698C  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： 高ユーティリティパターンマイニングは,頻度だけがアイテムの実際の重要性を考慮しないことの重要性として,頻出パターンマイニングの限界を克服するために出現した。データストリーム上の高ユーティリティパターンをマイニングするための既存のアルゴリズムは,特に最小ユーティリティ閾値が低いとき,第1フェーズにおける多数の候補生成のためにスケーラブルでない2相アルゴリズムである。さらに,第2フェーズでは,このアルゴリズムはデータベースを再びスキャンし,候補に対する実際の有用性を見つける必要がある。本論文では,投影データベースアプローチを用いたスライディングウィンドウ技法を用いて,データストリーム上の高ユーティリティパターンをマイニングするための新しいアルゴリズムを提案した。さらに,データ構造IUDataListSWを提案し,現在のスライディングウィンドウにおけるアイテムの効用と上限値を保存する。さらに,IUDataListSWは,アイテムの初期投影データベースを効率的に得るために,トランザクションにおけるアイテムの位置を貯蔵する。さらに,以前のスライディングウィンドウからマイニングされた高ユーティリティパターンを利用する更新戦略を提案し,現在のスライディングウィンドウにおける高ユーティリティパターンを更新した。従って,SOHUPDSは,単一パスと1つのフェーズでデータストリーム上で高いユーティリティパターンを採掘できる。実験結果は,SOHUPDSがメモリ利用と同様に実行時間に関して最先端のアルゴリズムより効率的であることを示した。Please refer to this article’s citation page on the publisher website for specific rights information. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *アルゴリズム ,  記憶装置 ,  データ構造 ,  データベース ,  *単相 ,  データマイニング
準シソーラス用語： *データストリーム ,  実行時間 ,  スライディングウィンドウ ,  投影画像 ,  頻出パターンマイニング , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (3件)： データマイニング ,  データストリームマイニング ,  高ユーティリティパターンマイニング

分類 (2件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  データベースシステム  (JD03030U)

タイトルに関連する用語 (5件)： データストリーム ,  効用 ,  パス ,  1相 ,  アルゴリズム