TF^2P-growth : 閾値設定を必要としない頻出アイテムセット抽出アルゴリズム
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概要
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データマイニング分野での頻出アイテムセット抽出手法は, 最小サポート値を与えて, 最小サポート値以上のサポート値を持つアイテムセットを抽出する手法である.与えられる最小サポート値から抽出される頻出アイテムセット数を予測することは困難であることから, 最小サポート値を必要とせず, 頻出上位数κを指定して, サポート値降順にκアイテムセットを抽出するTop-κ Miningコンセプトが近年提案されている.しかし, Top-κ Miningコンセプトも閾値としてκを指定する必要があり, ユーザはマイニングプロセス開始時に, 解析に必要なアイテムセット数を予測しなければならない.本稿では, 最小サポート値や閾値をユーザが指定する必要のない頻出アイテムセット抽出法としてTF^2P-growthアルゴリズムを提案する.TF^2P-growthは, 短時間でサポート値降順にアイテムセットを抽出しユーザに返すアルゴリズムである.
- 一般社団法人情報処理学会の論文
- 2005-06-15
著者
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