頻出順序木の高速なマイニングアルゴリズム(データマイニング,<特集>データ工学論文)
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概要
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本研究では,活発に研究が行われている半構造データに対する頻出部分構造マイニングに注目し,木構造データ集合における頻出順序木パターン発見問題を取り上げる.従来手法では,最右拡張を用いた重複のない頻出候補木列挙を行うが,非頻出な候補木が多数列挙される問題がある.そこで我々は,小さなサイズの頻出木からより大きな頻出候補木を効率良く列挙するために,左右木結合を提案する.更に左右木結合を候補木列挙に用いる頻出順序木パターン発見アルゴリズムとしてAMIOTを構築する.人工データとXMLデータを用いた性能評価実験によって,AMIOTは既存アルゴリズムに比して約2.5倍から5倍高速であることを明らかにした.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2006-02-01
著者
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