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J-GLOBAL ID：202202264552963856   整理番号：22A0636678

OPECUR:予想外のルール発見のための強化クラスタリングベースモデル【JST・京大機械翻訳】

OPECUR: An Enhanced Clustering-Based Model for Discovering Unexpected Rules

著者 (4件)： Darrab Sadeq (Otto von Guericke University, Magdeburg, Germany) ,  Bhardwaj Priyamvada (Otto von Guericke University, Magdeburg, Germany) ,  Broneske David (German Centre for Higher Education Research and Science Studies, Hannover, Germany) ,  Saake Gunter (Otto von Guericke University, Magdeburg, Germany)
資料名： Lecture Notes in Computer Science  (Lecture Notes in Computer Science)
巻： 13088  ページ： 29-41  発行年： 2022年 
JST資料番号： H0078D  ISSN： 0302-9743  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： 医学,不正検出,マルウェア攻撃,推薦者システム,および天気予報のような重要な実生活領域で広く使われているので,希少相関ルールは重要性を獲得した。実生活シナリオで使用できる行動可能なルールを抽出するため,ユーザ信頼度と,できるだけ少ない同調knobsを持つ使いやすいモデルが必要である。これのトップでは,データの固有の不均衡(例えば,医療領域,健康者と比較してより少ない人々は,健康者と比較してより少ない人々が,希少パターンの発見を複雑にする厳しい課題を提起する。最近,教師なしクラスタリングモデルを提案し,興味深い希少ルールを発見した。しかし,このモデルの性能は時間と精度の点で劣化する。本論文では,興味深い希少ルールを回復するための効率的なモデルを提案した。このモデルでは,生成されたルールの性能を評価するために機械学習ベースの分類器を採用した。提案モデルを評価するために,3つの現実の医療データセットを用いて実験を行った。実験結果は,著者らのモデルが時間と精度に関して最先端のモデルより優れていることを示した。さらに,より正確な結果を生成し,ユーザは,最も重要でコンパクトなルールのみに直面することを意味する。これは,関連ルールの後処理に関するユーザの努力を大幅に削減する。Copyright Springer Nature Switzerland AG 2022 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 検出 ,  天気予報 ,  信頼度 ,  データ ,  精度 ,  *規則 ,  同調 ,  *モデル ,  *知識獲得 ,  機械学習 ,  相関ルール ,  マルウェア ,  サイバー攻撃
準シソーラス用語： 不均衡 ,  *ルール発見 ,  不正検出 ,  教師なしクラスタリング , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (3件)： 予想 ,  ルール発見 ,  強化