近最適トップkパターンマイニング【JST・京大機械翻訳】

Wang Xin; Lan Zhuo; He Yu-Ang; Wang Yang; Liu Zhi-Gui; Xie Wen-Bo

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202200460842763 整理番号：22P0290457

近最適トップkパターンマイニング【JST・京大機械翻訳】

Near-optimal Top-k Pattern Mining

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発行年： 2022年02月15日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年02月15日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

※このプレプリント論文は学術誌に掲載済みです。なお、学術誌掲載の際には一部内容が変更されている可能性があります。

今日,大きなグラフ上の頻出パターンマイニング(FPM)は,例えば社会分析のような多様なアプリケーションにとって極めて重要であるので,ますます注目されている。形式的に,FPM問題は,ユーザ定義閾値以上の周波数を持つ大きなグラフにおけるすべてのパターンを見つけると定義される。しかし,この問題は,採掘プロセスにおける不可解な計算および空間コストのために,自明でない。これを考慮して,最適に近いトップ-kパターンをマイニングするための費用対効果の高い手法を提案した。提案アプローチは,頻繁なパターンを漸増的に検出するために「レベルワイズ」戦略を適用し,従って,トップkパターンを発見するとすぐに終了できる。さらに,スマートトラバース戦略とコンパクトなデータ構造でサポートの下限を計算する技術を開発した。実生活と合成グラフに関する広範な実験的研究は,著者らのアプローチが,効率,メモリフットプリント,リコールとスケーラビリティにおいて,従来の対応物より優れていることを示した。【JST・京大機械翻訳】

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人工知能 , 検索技術

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