データマイニングにおける頻出集合問題の計算複雑さ
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概要
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近年の計算機の高速化や記憶装置の発達に伴い, 大量の情報を記憶したデータベースシステムのデータの全てを (ランダムサンプリシグなどによってではなく) 分析することが可能になった. このような大規模データベースの内容全体を分析することにより, データベースの利用者にとって有益な情報を得ることをデータマイニング (情報発掘)と呼ぶ. 不研究では, 以下のような場合を扱う. 商店などで各顧客が同時に購入する品物をトランザクションと呼ばれる集合で表す. データベースは卜ランザクションの多重集合である. このようなデータベースからデータマイニングで求めたい情報の一つとして, 頻出集合がある. 頻出集合とは, データベースD, および最小サボート数と呼ばれる整数 sに対して, その集合をを含む D中のトランザクションの個数が s以上であるような集合である. これまでにデータベースから頻出集合を全て求める手法はいくか提案されているが, それに必要な計算量については, あまり議論されていない. データベース D, 正整数s,kが与えられたとき, 要素数k以上の頻出集合が存在するかどうかを判定する問題を頻出集合問題と呼ぶ. 本研究では, データマイニングの基本的な問題である頻出集合問題がNP完全であることを示した.
- 1997-11-14
著者
-
関 浩之
奈良先端科学技術大学院大学情報科学研究科
-
伊藤 実
奈良先端科学技術大学院大学情報科学研究科
-
関 浩之
奈良先端科学技術大学院大学
-
中西 隆一
和歌山大学システム工学部
-
中西 隆一
奈良先端科学技術大学院大学情報科学研究科
-
巽 知厳
奈良先端科学技術大学院大学 情報科学研究科
-
伊藤 実
奈良先端科学技術大学院大学
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