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J-GLOBAL ID：202002239696516858   整理番号：20A1034754

マルチエージェントシステムに基づくデータマイニングプロセスのための相関ルールアルゴリズム【JST・京大機械翻訳】

Association Rules Algorithms for Data Mining Process Based on Multi Agent System

著者 (4件)： Belabed Imane (University Mohammed The First, Oujda, Morocco) ,  Talibi Alaoui Mohammed (Faculty of Science and Technology, University Mohammed Ben Abdellah, Fez, Morocco) ,  El Miloud Jaara (University Mohammed The First, Oujda, Morocco) ,  Belabed Abdelmajid (University Mohammed The First, Oujda, Morocco)
資料名： Lecture Notes in Computer Science  (Lecture Notes in Computer Science)
巻： 12081  ページ： 431-443  発行年： 2020年 
JST資料番号： H0078D  ISSN： 0302-9743  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本論文では,データマイニングのための協調マルチエージェントベースシステムを提案した。著者らは,2つのデータマイニングモデル関数,属性の均一グループを構築するための変数のクラスタリング,これらのグループの各内部の相関ルール,および両方のデータマイニング技術を統合するためのマルチエージェントアプローチを用いた。相関ルール抽出のために,著者らはアプリオリアルゴリズムと遺伝的アルゴリズムの両方を使用する。本論文の主目的は,マルチエージェント環境における定量的データセットを用いて,アプリオリと遺伝的アルゴリズムを実行することによって得られた相関ルールの評価である。Copyright IFIP International Federation for Information Processing 2020 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 ,  クラスタ化 ,  遺伝的アルゴリズム ,  *マルチエージェントシステム ,  相関ルール ,  *データマイニング
準シソーラス用語： Aprioriアルゴリズム ,  *マルチエージェント ,  アソシエーション分析 ,  データマイニング技術 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 相関ルール ,  Apriori ,  クラスタリング ,  マルチエージェントシステム ,  遺伝的アルゴリズム

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (5件)： マルチエージェントシステム ,  データマイニング ,  プロセス ,  相関ルール ,  アルゴリズム