エピソードルールの近似的冗長性を考慮した効率的な時系列データセットマイニング
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概要
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時系列データセットからの相関ルールマイニングは,重要なデータマイニングのタスクとして考えられる.一般に,大規模データベースから抽出されるルールは膨大な数に及び,ユーザが全てのルールを検証,評価することは現実的に不可能な作業と言っても過言ではない.本稿では,時系列データセットより生成されるエピソードルールの大部分が冗長であることに着目し,ルールの近似的冗長性の概念じ基づき,非冗長なエピソードルールのみを抽出する近似情報基生成手法を導入する.全ての冗長ルールが近似情報基から再構築可能である点で,生成ルール抑制による情報損失は無いと言える.計算機実験の結果により、本手法による抽出したエピソードルールの数が,既存の手法よりも大幅に減少したことを示す.
- 一般社団法人情報処理学会の論文
- 2003-03-13
著者
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