関連性の高いアイテム集合のマイニングに要する計算量
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概要
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データマイニングにおいて最もよく研究されている問題の一つとして, 大量の販売トランザクションを含む販売データベースから有意な相関規制を求める問題が挙げられる.本稿では, すべての頻出集合が効率良く求められるデータベースの部分クラスを提案する.また, サポートに代わるいくつかの評価基準を提案する.その評価基準のもとであるアイテム集合中のアイテム間の関連性を示す値が与えられた閾値を越えるならば, そのアイテム集合を高共起度集合と呼ぶ.高共起度集合問題を与えられた大きさをもつ高共起度集合が存在するか否かを判定する問題として形式的に定義し, どの評価基準に対してもこの問題がNP完全であることを示す.更に, すべての高共起度集合が効率良く求められるデータベースの部分クラスを提案する.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2000-03-22
著者
-
石原 靖哲
大阪大学大学院情報科学研究科
-
伊藤 実
奈良先端科学技術大学院大学情報科学研究科
-
権 娟大
奈良先端科学技術大学院大学情報科学研究科
-
清水 將吾
奈良先端科学技術大学院大学情報科学研究科
-
清水 將吾
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
-
清水 將吾
産業技術大学院大学産業技術研究科
-
石原 靖哲
大阪大学大学院基礎工学研究科情報数理系
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