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J-GLOBAL ID：202202270924138867   整理番号：22A0896589

グラフトランザクションからのサブグラフカバレッジパターンのマイニング【JST・京大機械翻訳】

Mining subgraph coverage patterns from graph transactions

著者 (4件)： Reddy A. Srinivas (Kohli Centre on Intelligent Systems, IIIT, Hyderabad, India) ,  Reddy P. Krishna (Kohli Centre on Intelligent Systems, IIIT, Hyderabad, India) ,  Mondal Anirban (Department of Computer Science, Ashoka University, Delhi, India) ,  Priyakumar U. Deva (Kohli Centre on Intelligent Systems, IIIT, Hyderabad, India)
資料名： International Journal of Data Science and Analytics  (International Journal of Data Science and Analytics)
巻： 13  号： 2  ページ： 105-121  発行年： 2022年 
JST資料番号： W4462A  ISSN： 2364-415X  資料種別： 逐次刊行物 (A)
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： グラフトランザクションデータ(GTD)からのパターンマイニングは,バイオインフォマティクス,化学情報科学およびソーシャルネットワークの領域における応用による研究の活性領域である。既存の研究は,GTDから頻繁な部分グラフをマイニングする問題を扱う。しかし,サブグラフの集合のカバレッジ側面に関する知識も,いくつかの応用の性能を改善するために貴重である。これに関して,サブグラフカバレッジパターン(SCP)の概念を導入した。GTDを考えると,部分グラフカバレッジパターンは,ユーザによって提供される相対周波数,カバレッジおよびオーバーラップ制約を受ける部分グラフの集合である。与えられたGTDからSCPの効率的な抽出のためのサブグラフIDベースFlat Transactional(SIFT)フレームワークを提案した。3つの実データセットを用いた性能評価は,提案SIFTフレームワークが,GTDからSCPを効率的に抽出できることを示した。さらに,コンピュータ支援薬物設計における事例研究を通してSIFTの有効性を実証した。Copyright The Author(s), under exclusive licence to 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： *グラフ ,  化学情報 ,  活性部位 ,  *部分グラフ ,  利用者 ,  事例研究 ,  有効性 ,  性能評価
準シソーラス用語： バイオインフォマティクス ,  グラフマイニング ,  社会的ネットワーク ,  オーバラップ ,  パターンマイニング , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： グラフマイニング ,  サブグラフマイニング ,  サブグラフカバレッジパターン ,  バイオインフォマティクス

分類 (2件)： グラフ理論基礎  (IA02020S) ,  無線通信一般  (ND08010L)

タイトルに関連する用語 (1件)： グラフ