半構造データマイニングのための部分構造パターンの効率的探索

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概要

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• 本稿では, 半構造データベースからのデータマイニングを考察する.我々は半構造データマイニングを, 与えられた半構造データの集積から出現頻度の高い部分構造を発見する問題と定式化し, 頻出する部分構造パターンを発見する効率よいアルゴリズムを与える.このアルゴリズムは, Bayardo(SIGMOD'98)による集合枚挙木に基づくアイテム集合の枚挙法を, 順序木の枚挙へ拡張することにより実現している.さらに, ウェブデータ上で実験を行い, 開発したアルゴリズムの有効性を確認した.

• 2001-10-04

著者

• 有村 博紀

  北海道大学大学院情報科学研究科

• 有川 節夫

  九州大学大学院システム情報科学研究院

• 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

• 有川 節夫

  九州大学副学長、附属図書館長、大学院システム情報科学研究院教授

• 有川 節夫

  九州大学大学史料室

• 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

• 安部 賢治

  九州大学システム情報科学府・研究院

• 川副 真治

  九州大学システム情報科学府・研究院

• 安部 賢治

  九州大学大学院システム情報科学府・研究院

• 川副 真治

  九州大学大学院システム情報科学府・研究院

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