大規模木構造データからの頻出部分構造パターン発見アルゴリズム(<特集>文字列アルゴリズム)
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概要
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本稿では,XML文書に代表される半構造データからのデータマイニング問題を考察する.我々は,半構造データのモデルとしてラベルつき無順序木を採用し,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アルゴリズムUNOTを開発した.このアルゴリズムは,逆探索に基づいて無順序木パターンを高速に列挙し,各パターンの出現リストを漸増的に計算することにより,パターン1つあたりO(kb^2m)時間ですべての頻出無順序木パターンTを計算する.ここに,kはTの大きさであり,bはデータ木の最大枝分かれ数,mはTのデータ木への総出現数である.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2004-01-22
著者
-
有村 博紀
北海道大学大学院情報科学研究科
-
宇野 毅明
国立情報学研究所
-
中野 眞一
群馬大学工学部
-
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
-
房延 慎二
九州大学システム情報科学府・研究院
-
房延 慎二
九州大学大学院システム情報科学府・研究院
-
宇野 毅明
国立情報学研
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