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J-GLOBAL ID：202102241233460439   整理番号：21A2869855

頻繁なアイテム集合のマイニングに対する適応アプローチ【JST・京大機械翻訳】

An adaptive approach to mining frequent itemsets efficiently

著者 (1件)： Tseng Fan-Chen (Department of Multimedia and Mobile Commerce, Kainan University, No. 1, Kainan Road, Luzhu, Taoyuan County 33857, Taiwan, ROC)
資料名： Expert Systems with Applications  (Expert Systems with Applications)
巻： 39  号： 18  ページ： 13166-13172  発行年： 2012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： 頻出アイテム集合のマイニングはデータマイニングの基本的で重要なタスクである。頻繁なアイテム集合をマイニングする効率を改善するために,多くの研究者はデータベースを表現するためにスマートデータ構造を開発し,これらのデータ構造から頻出アイテム集合を生成する分割統治方式を設計した。しかし,実際のデータベースの特徴は多様化し,マイニングプロセスにおける局所データベースの特徴も変化する。従って,異なるデータ構造は,効率を高めるためのマイニングプロセスに利用できる可能性がある。本研究は,データベース密度に依存する適切なデータ構造を選択するための適応メカニズム,すなわち,スパースデータベースのための頻出パターンリスト(FPL),および高密度データベースのためのトランザクションパターンリスト(TPL)を提示した。実験結果は,この方式の有効性を検証した。Copyright 2021 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： データ構造 ,  *データベース ,  多様化 ,  有効性 ,  データマイニング
準シソーラス用語： 高密度 ,  ガバナンス ,  頻出パターン ,  頻度アイテムセット , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： データマイニング ,  高頻度アイテムセット ,  高頻度パターンリスト(FPL) ,  トランザクションパターンリスト(TPL) ,  データベース密度

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 (2件)： 集合 ,  適応