半構造データマイニングにおけるパターン発見技法
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概要
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最近,ウェブページやXMLデータなどの半構造データに対するデークマイニングが注目を集めている.本論文では,半構造データマイニングにおける主要な技術の一つである,グラフ構造データからの部分構造パターン発見技法について,主に木パターンマイニングとグラフマイニングの観点から,近年の研究動向を紹介する.はじめに,半構造データマイニングの萌芽期の研究として,Subdue及び,GBI,Nestrovらのスキーマ発見,DehaspeらのWarmrを紹介する.次に,木パターンとグラフパターンのマイニングに関する現在の研究動向を概観する.木パターンの発見アルゴリズムとして,浅井らのFREQTとUNOT,ZakiのTreeMiner.安部らのOPTTなどを説明し,一般のグラフマイニングアルゴリズムとして,猪口らのAGMとYanらのgSpanなどを説明する.最後に,新しいデークマイニングの方向性を示すものとして,半構造データストリームからのマイニングアルゴリズムStreamTについて述べる.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2004-02-01
著者
-
有村 博紀
北海道大学大学院情報科学研究科
-
有村 博紀
九州大学大学院システム情報科学研究科
-
浅井 達哉
株式会社富士通研究所ナレッジ研究センター
-
浅井 達哉
九州大学大学院システム情報科学府情報理学専攻
-
浅井 準哉
九州大学大学院システム情報科学府・研究院
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