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J-GLOBAL ID：202002257994769840   整理番号：20A1128419

相関ルールマイニングとFP成長アルゴリズムに基づく電子証拠解析モデルの構築【JST・京大機械翻訳】

Building the electronic evidence analysis model based on association rule mining and FP-growth algorithm

著者 (2件)： Wu Yilan (Police Department, Anhui Vocational College of Police Officers, Hefei, China) ,  Zhang Jing (Law School, Anhui University, Hefei, China)
資料名： Soft Computing  (Soft Computing)
巻： 24  号： 11  ページ： 7925-7936  発行年： 2020年 
JST資料番号： W1043A  ISSN： 1432-7643  資料種別： 逐次刊行物 (A)
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： 中国の犯罪手順法則において,電子データは一種の独立した証拠である。大規模データ技術の開発により,犯罪試験における電子的証拠の検討と応用にますます多くの注意が払われている。混乱した電子的証拠から隠れた知識を得るために,データマイニングに基づく電子証拠解析モデルを提案した。主要研究は,電子証拠の分析にデータマイニングの相関ルール技術を適用し,既存の相関ルールマイニングアルゴリズムの欠点を分析し,既存のアルゴリズムの改良アルゴリズムとアルゴリズムの新しいアイデアを提唱する。FP-成長アルゴリズムに基づいて,改良アルゴリズム(ISPO-ツリーアルゴリズム)を提唱して,理論的証明を与えた。このアルゴリズムは,データベースを一度ブラウジングするだけで,少量の修正証拠をサポートする機能を追加する必要がある。このアルゴリズムは,不等属性値を等しくし,サポートと冗長性の最適条件下でより多くの相関ルールをマイニングするために,類似のルールを作ることによりデータ前処理の時間効率を改善し,電子的証拠の有効性と犯罪試験の精度を改善する。Copyright Springer-Verlag GmbH Germany, part of Springer Nature 2019 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 ,  冗長性 ,  データベース ,  犯罪 ,  ブラウジング ,  有効性 ,  最適条件 ,  *解析モデル ,  相関ルール ,  データマイニング
準シソーラス用語： 電子データ ,  アソシエーション分析 ,  データ前処理 ,  大規模データ , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 犯罪手続き法則 ,  相関ルール ,  電子証拠解析 ,  FP成長アルゴリズム

分類 (2件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  論理代数  (JB03000H)

タイトルに関連する用語 (8件)： 相関ルールマイニング ,  FP ,  成長 ,  アルゴリズム ,  電子 ,  証拠 ,  解析モデル ,  構築