COMP2000-29 稀出集合問題の計算複雑さ及び連想規則問題との関連
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概要
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大規模データベース中のすべてのデータを解析して, 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)という.本稿では, データマイニングによって取り出す有益な情報として, 稀出集合(rare itemset)を提案した.稀出集合とは, 同時に出現する頻度が少ないアイテム同士からなる集合である.この情報によって, 例えば病院における薬の処方に関して, 同時に服用してはならない薬剤を知ることができる.本稿では, 稀出集合を求めることは, P=NPでない限り多項式時間では不可能であることを示した.データマイニングによって得たい情報の一つとして, 他に有意な連想規則(association rule)を求めることが従来から考えられてきた.当初は, 頻出集合(large itemset)が求まれば, 有意な連想規則を効率良く求めることは簡単であると考えられてきた.これに対して, 本稿では, 頻出集合が与えられたとしても, 有意な連想規則を求めることは, P=NPでない限り多項式時間では不可能であることを示した.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2000-07-18
著者
-
伊藤 実
奈良先端科学技術大学院大学情報科学研究科
-
中西 通雄
大阪大学情報処理教育センター
-
松山 哲平
奈良先端科学技術大学院大学情報科学研究科
-
中西 隆一
和歌山大学システム工学部
-
伊藤 実
奈良先端科学技術大学院大学
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