FresCo:単体複合体における高頻度パターンのマイニング【JST・京大機械翻訳】

Preti Giulia; Morales Gianmarco De Francisci; Bonchi Francesco

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202201711205659 整理番号：22P0277165

FresCo:単体複合体における高頻度パターンのマイニング【JST・京大機械翻訳】

FreSCo: Mining Frequent Patterns in Simplicial Complexes

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発行年： 2022年01月20日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年01月26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)

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単純化複合体は高次関係をモデル化するグラフの一般化である。本論文では,シンプリシアルパターンを導入し,ここでは,単純項を呼び出し,グラフの実情からシンプリシアル複合体のものまでの頻出パターンマイニングのタスクを一般化した。このタスクは,膨大な探索空間と高次同形写像の必要性のために特に困難である。複雑における単純項の発生を見つけるのは,線形時間及びほとんどの二次空間において,二部グラフ等写像問題に低減できることを示した。次に,著者らは,最小周波数閾値以下の周波数低下が早くなるように,小惑星から探索を開始させ,また,単純な拡張を停止させるための,反単調周波数測度を提案した。これらのアイデアとクレバーデータ構造を用いて,著者らは,複雑で,複雑なマイニングタスクのための効率性とスケーラビリティを実現するため,メモリ意識アルゴリズムを開発した。著者らのアルゴリズム,FreSCoは,2つのフレーバー,すなわち,単純なものの正確な周波数を計算でき,より迅速に,正確な周波数を計算することなく,単純なものが頻繁であるかどうかを決定することができる。実験結果は,FreSCoが,様々なサイズと次元の複合体における頻出の単純項をマイニングする能力,および従来のグラフパターンに関する単純項の重要性を証明した。【JST・京大機械翻訳】

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信号理論

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