ネットワークパターンマイニングアルゴリズムの効率的実装
Search this article
Description
大規模なデータベースから知識を発見する手法としてデータマイニングがある。その中で、複数のテーブルからなるデータベースを対象とする関係データマイニングが存在する。本研究は、関係データマイニングを帰納論理プログラムの枠組みでおこなう。社会ネットワークを扱うアルゴリズムではApriori性を用いて効率化が図られている。しかし、膨大な数のパターンを生成することで計算量が多くなり、実際のデータでは計算ができない。特に、複雑なパターンが支持度の計算に長い時間かかってしまうという問題もある。本研究では、データベースとパターンのマッチングにおいて単一化させる順序を改善することで、支持度の計算を早くすることを目的とする。
Journal
-
- 第81回全国大会講演論文集
-
第81回全国大会講演論文集 2019 (1), 367-368, 2019-02-28
- Tweet
Keywords
Details 詳細情報について
-
- CRID
- 1050292572094698496
-
- NII Article ID
- 170000179388
-
- NII Book ID
- AN00349328
-
- Web Site
- http://id.nii.ac.jp/1001/00196301/
-
- Text Lang
- ja
-
- Article Type
- conference paper
-
- Data Source
-
- IRDB
- CiNii Articles