文献

J-GLOBAL ID：201602241525183802   整理番号：16A0888581

行列の重みづけに基づくVMOAPRIORIアルゴリズム【JST・京大機械翻訳】

VMOApriori Algorithm Based on Weighted Matrix

著者 (3件)： Chen Bo (College of Information Engineering, Dalian University) ,  Duan Chengyong (College of Information Engineering, Dalian University) ,  Gao Xiue (College of Information Engineering, Dalian University)
資料名： Cekong Jishu  (Cekong Jishu)
巻： 35  号： 1  ページ： 123-126  発行年： 2016年 
JST資料番号： C2879A  ISSN： 1000-8829  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 相関ルールデータマイニングのAPRIORIアルゴリズムに対してI/O負荷が大きい、計算速度の遅さと減枝過程の中間結果が多くの問題が存在し,1つの行列の重みづけに基づくVMOAPRIORIアルゴリズムを提案した。このアルゴリズムは1回だけデータベースをスキャンするトランザクション行列を生成し,そして行列の重みづけおよびそのベクトル演算を用いて,頻出アイテム集合を生成し,マトリックス中のトランザクションやトランザクションの項を行列圧縮を削減し,候補アイテム集合の冗長性を低減することにより,頻繁なアイテム集合のスクリーニングの速度を加速する。シミュレーション結果は,このアルゴリズムはI/Oの負荷を低減し,中間結果のデータ量を減少し,データのマイニング効率は向上し,アルゴリズムの有効性を検証した。Data from the ScienceChina, LCAS.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： ベクトル ,  データマイニング ,  演算 ,  *重みづけ ,  計算機処理速度 ,  冗長性 ,  *アルゴリズム ,  データベース ,  シミュレーション ,  相関ルール
準シソーラス用語： データ量 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： weighted matrix ,  frequent itemsets ,  compress ,  vector ,  VMOApriori algorithm

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (2件)： 行列 ,  重みづけ