頻出パターンマイニングのためのゼロサプレス型BDDの変数順序付け方法とその評価(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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近年,ゼロサプレス型二分決定グラフ(ZBDD: Zero-suppressed Binary Decision Diagrams)を用いたデータベースの効果的な解析手法が提案されている.二分決定グラフ(BDD)は大規模論理関数データの表現方法として広く用いられている.今回はトランザクションデータベースに関して,大規模なアイテムの組合せ集合を処理するのに適したZBDDを用いる.ZBDDのデータ構造は変数の順序に大きく影響を受ける.我々は,ZBDDを生成する前処理としてアイテム変数の順序付けを行うことで,生成されるZBDDのサイズを小さくする研究を行ってきた.本論文では,VLSI設計の分野で開発された「動的重み付け法」をトランザクションデータベースの変数順序付けに応用する手法を提案する.動的重み付け法は,トランザクションデータベースの構造情報を用いることで,より良い順序付けを行う手法である.我々は,様々なトランザクションデータベースに対してこの手法を適用してZBDDを生成する実験を行うことで,この手法の有効性を確認することができた.更に,動的重み付けを行うプログラムを改良し高速化を行った.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2008-03-01
著者
-
湊 真一
北海道大学大学院情報科学研究科
-
ツォイクマン トーマス
北海道大学大学院情報科学研究科
-
岩崎 玄弥
北海道大学大学院情報科学研究科
-
湊 真一
北海道大学大学院情報科学研究科・科学技術振興機構erato湊離散構造処理系プロジェクト・ /科学技術振興機構erato湊離散構造処理系プロジェクト・北海道大学大学院情報科学研究科
-
ツォイクマン トーマス
北海道大学 大学院情報科学研究科
-
湊 真一
北海道大学 大学院情報科学研究科
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