文献

J-GLOBAL ID：202202242784528689   整理番号：22A0311252

正相関に基づく効率的な高効用パターンマイニングアプローチ【JST・京大機械翻訳】

Positive Correlation Based Efficient High Utility Pattern Mining Approach

著者 (3件)： Ramesh Dharavath (Department of Computer Science and Engineering, Indian Institute of Technology (ISM), Dhanbad, Jharkhand, India) ,  Sethi Krishan Kumar (Department of Computer Science and Engineering, Indian Institute of Technology (ISM), Dhanbad, Jharkhand, India) ,  Rathore Aman (Department of Computer Science and Engineering, Indian Institute of Technology (ISM), Dhanbad, Jharkhand, India)
資料名： Communications in Computer and Information Science  (Communications in Computer and Information Science)
巻： 1483  ページ： 273-286  発行年： 2022年 
JST資料番号： W5071A  ISSN： 1865-0929  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 高ユーティリティパターン(HUP)マイニングの問題は,興味深いタスクであり,様々なアプリケーションで来る。強い相互相関を持つパターンが意思決定にとってより有用であるという様々な過去の研究で議論されてきた。固有相関を考慮したより強力なツールはより望ましい。本論文では,関連高ユーティリティアイテム集合を見つけるための項目間の正の相関を考慮した,効率的な相関高効用Miner(ECHUM)を提示した。ECHUMはリスト構造を用いて,データセットの多重走査を避ける。探索空間は,サブツリーユーティリティと局所ユーティリティという2つの上界を用いて,かなり減少する。また,いくつかのデータベース投影法とトランザクション併合法を用いて,複雑性を減らした。いくつかの枝刈り戦略を採用して,このアルゴリズムを高速かつ記憶効率にした。実施した様々な実験は,ECHUMが2~3倍速く,メモリ利用も既存のアルゴリズムよりも3~4倍少ないことを示した。Copyright Springer Nature Switzerland AG 2021 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 ,  記憶装置 ,  効率 ,  意思決定 ,  データベース ,  多重化 ,  応用プログラム ,  集合 ,  *順相
準シソーラス用語： 探索空間 ,  相互相関 ,  上界 ,  複雑性 ,  部分木 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 高ユーティリティパターンマイニング ,  相関 ,  枝刈り戦略 ,  データベース投影

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 (3件)： 相関 ,  効用 ,  パターンマイニング