Apriori-based Graph Miningアルゴリズムの高速化
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概要
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Apriri-based Graph Mining(AGM)アルゴリズムはAprioriアルゴリズムをグラフ構造データに拡張したアルゴリズムであり,グラフ構造データから特徴的なパターンを抽出する.提案手法は,AGMアルゴリズムの多頻度グラフの候補生成において異なった条件を使用し,その候補生成の計算時間を短縮する.提案手法を実装したシステムを構築し,人工データによる性能評価と提案手法の特徴分析を行う.さらに,提案手法を実際のデータに適用し,AGMアルゴリズム全体の計算時間も高速化できることを示す.
- 一般社団法人情報処理学会の論文
- 2002-05-23
著者
-
吉田 哲也
北海道大学大学院情報科学研究科
-
鷲尾 隆
大阪大学産業科学研究所知能システム科学研究部門
-
鷲尾 隆
大阪大学産業科学研究所
-
元田 浩
大阪大学産業科学研究所
-
猪口 明博
日本アイ・ビー・エム(株)東京基礎研究所
-
吉田 哲也
大阪大学産業科学研究所
-
西村 芳男
大阪大学産業科学研究所
-
猪口 明博
日本アイ・ビー・エム株式会社東京基礎研究所
-
猪口 明博
日本アイビーエム 東京基礎研究所
-
猪口 明博
日本アイ・ビー・エム(株):東京基礎研究所
-
鷲尾 隆
大阪大学産業科学研究所第1研究部門
-
鷲尾 隆
大阪大学産業科学研究所:科学技術振興機構jst Erato湊離散構造処理系プロジェクト
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