多重発生を考慮した頻出シリアルエピソードの増分マイニング【JST・京大機械翻訳】

Guyet Thomas; Zhang Wenbin; Bifet Albert

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202220327145937 整理番号：22P0280810

多重発生を考慮した頻出シリアルエピソードの増分マイニング【JST・京大機械翻訳】

Incremental Mining of Frequent Serial Episodes Considering Multiple Occurrences

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発行年： 2022年01月27日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年04月09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)

ストリームからの情報を解析する必要性は,様々な応用で生じる。その基本的研究方向の一つは,データストリーム上の逐次パターンをマイニングすることである。現在の研究は,トランザクションにおけるパターンの存在に基づく一連のアイテムをマイニングするが,アイテムセットとそれらの多重発生の系列に注意を払わない。しかし,アイテム集合ストリームのウィンドウ上のパターンとそれらの多重発生は,既存の存在ベース研究によって識別できないそれらの間のパターンおよび相互関係の本質的特性を認識するための付加的能力を提供する。本論文では,そのような新しい逐次パターンマイニング問題を研究し,探索空間を効率的に剪定するための新しい戦略を有する対応する逐次マイニングを提案した。実および合成データの両方に関する実験は,著者らのアプローチの有用性を示した。【JST・京大機械翻訳】

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人工知能

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