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J-GLOBAL ID：201702231241332778   整理番号：17A0241201

サポートしきい値自由高頻度アイテムセットマイニングアプローチに関するレビュー【Powered by NICT】

A review on support threshold free frequent itemsets mining approaches

著者 (4件)： Saif-ur-Rehman (Kohat University of Science and Technology, Kohat, Pakistan) ,  Ashraf Jawad (Kohat University of Science and Technology, Kohat, Pakistan) ,  Ahmed Sheeraz (Career Dynamics Research Center, Peshawar, Pakistan) ,  Ahsan M. (Career Dynamics Research Center, Peshawar, Pakistan)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2016  号： INMIC  ページ： 1-6  発行年： 2016年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 頻出アイテム集合(FI)マイニングはデータマイニングコミュニティ日を知るの豊富な研究の関心を集めている。相関ルールマイニングのための重要なステップであると考えられている。頻出アイテム集合マイニング問題,NP完全このタスクの複雑性を低減するためにこれまで作られている努力。Aprioriアプローチは高頻度アイテムセットマイニングのジレンマを解決する第一の方法とされている。頻出アイテム集合マイニング問題におけるいくつかの問題を強調した。従来の頻出アイテム集合マイニング手法は,ユーザサポートしきい値に依存した。これは頻出アイテム集合マイニングのための重要なパラメータであると考えられている。サポートしきい値パラメータは頻出アイテム集合マイニング問題における避けられない複雑さを引き起こしている。それ故,本論文では,すべてのサポートしきい値自由頻出アイテム集合マイニング法をレビューした。最後に表を電流サポートしきい値自由頻出アイテム集合マイニング手法の強みと弱みを示した。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： *電流

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (3件)： しきい値 ,  頻度アイテムセット ,  レビュー