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J-GLOBAL ID：202202286308167217   整理番号：22A0890443

相関ルールの発見のための最適化FP成長アルゴリズム【JST・京大機械翻訳】

An optimized FP-growth algorithm for discovery of association rules

著者 (6件)： Shawkat Mai (Communications and Information Engineering Department, Faculty of Engineering, Mansoura University, Mansoura, Egypt) ,  Badawi Mahmoud (Department of Computer Science and Informatics, Taibah University, Medina, Saudi Arabia) ,  Badawi Mahmoud (Department of Computer Engineering and Systems, Faculty of Engineering, Mansoura University, Mansoura, Egypt) ,  El-ghamrawy Sally (Computer Engineering Department, MISR Higher Institute for Engineering and Technology, Scientific Research Group in Egypt (SRGE), Mansoura, Egypt) ,  Arnous Reham (Computer and Systems Engineering Department, Delta Higher Institute for Engineering and Technology (DHIET), Mansoura, Egypt) ,  El-desoky Ali (Department of Computer Engineering and Systems, Faculty of Engineering, Mansoura University, Mansoura, Egypt)
資料名： Journal of Supercomputing  (Journal of Supercomputing)
巻： 78  号： 4  ページ： 5479-5506  発行年： 2022年 
JST資料番号： T0418A  ISSN： 0920-8542  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： 相関ルールマイニング(ARM)はデータセット間の興味深い関連性を発見するデータマイニング技術である。頻繁なパターン成長(FP-成長)は,ツリー構造における情報圧縮のための効果的ARMアルゴリズムである。しかし,そのマイニング手順のために大きなデータベースを処理するとき,それは性能ギャップに悩まされる傾向がある。本研究は,条件付きサブツリーのリカレント生成の必要性を回避することにより,FP成長の効率を高めるために修正FP成長(MFP-成長)アルゴリズムを提示する。提案したアルゴリズムは,全体の頻繁なパターンツリーの複雑性を減らすためにヘッダテーブル構成を使用した。4つの実験シリーズを,異なるベンチマークデータセットを用いて行い,実行時間,メモリ消費,および生成されたルールの有効性に関して,最先端の機械学習アルゴリズムと比較して,提案したMFP-成長アルゴリズムの動作効率を分析した。実験結果は,MFP-成長アルゴリズムの優位性を確認し,様々な文脈における潜在的実装に焦点を当てた。Copyright The Author(s), under exclusive licence to Springer Science+Business Media, LLC, part of Springer Nature 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 ,  *最適化 ,  時間 ,  データベース ,  実験 ,  ツリー構造 ,  有効性 ,  ベンチマーク ,  再帰性 ,  学習アルゴリズム ,  相関ルール
準シソーラス用語： 実行時間 ,  複雑性 ,  部分木 ,  アソシエーション分析 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 相関ルールマイニング ,  FPツリー FP成長 ,  頻出アイテムマイニング ,  粒子群最適化

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 (6件)： 相関ルール ,  発見 ,  最適化 ,  FP ,  成長 ,  アルゴリズム