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J-GLOBAL ID：202102265280230010   整理番号：21A2869678

相関ルールに基づく分類:格子ベースアプローチ【JST・京大機械翻訳】

Classification based on association rules: A lattice-based approach

著者 (5件)： Nguyen Loan T.T. (Faculty of Information Technology, Broadcasting College II, Ho Chi Minh, Viet Nam) ,  Vo Bay (Information Technology College, Ho Chi Minh, Viet Nam) ,  Hong Tzung-Pei (Department of Computer Science and Information Engineering, National University of Kaohsiung, Kaohsiung, Taiwan, ROC) ,  Hong Tzung-Pei (Department of Computer Science and Engineering, National Sun Yat-sen University, Kaohsiung, Taiwan, ROC) ,  Thanh Hoang Chi (Department of Informatics, Ha Noi University of Science, Ha Noi, Viet Nam)
資料名： Expert Systems with Applications  (Expert Systems with Applications)
巻： 39  号： 13  ページ： 11357-11366  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： 分類は意思決定支援システムにおいて重要な役割を果たす。C4.5とILAのような近年,分類規則をマイニングする多くの方法が開発されている。しかし,これらの方法は,与えられたデータセットに対して一般的または過剰適合のいずれかであるルール集合を生成する発見的方法および欲張りアプローチに基づいている。したがって,それらはしばしば高い誤差比をもたらす。最近,データマイニングから分類する新しい方法(CBA)は,クラス相関ルール(CAR)をマイニングするために提案されている。この方法は,前者が雑音を容易に除去でき,精度がこのように高いという点で,発見的方法や欲張り法よりも多くの利点を持つ。さらに,それはC4.5とILAより完全である規則集合を作り出すことができる。マイニングCARの弱点のひとつは,それが他の規則の集合でその発生規則をチェックするので,C4.5とILAより多くの時間を消費することである。そこで,分類器を迅速に構築するための効率的な剪定手法を提案した。最初に,格子構造を設計し,この格子を用いた高速マイニングCARのためのアルゴリズムを提案した。第2に,著者らはいくつかの定理を開発し,これらの定理に基づいて迅速に冗長な規則を剪定するためのアルゴリズムを提案した。実験結果はまた,提案した方式が以前に使用されたものより効率的であることを示した。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： アルゴリズム ,  雑音 ,  冗長性 ,  格子構造 ,  発見的方法 ,  意思決定支援システム ,  相関ルール ,  *データマイニング
準シソーラス用語： 欲張りアルゴリズム , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 分類器 ,  クラス相関ルール ,  データマイニング ,  格子 ,  ルール pruning定

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (3件)： 相関ルール ,  分類 ,  格子