負の重みに対応した高速頻出集合発見プログラムの開発(人工知能,データマイニング)
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概要
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近年の巨大データの出現により,データベースの分析を通じた半自動的な学習・知識発見は科学・産業の中で重要な位置を占めている.巨大データを扱うデータマイニングの分野では,データベースに多く現れる頻出パターンを見つける問題が多く研究されている.基礎的な問題であるがゆえに実装も多いが,アルゴリズムの一工夫による基本的な拡張機能を行っていない,あるいは単一の機能だけ提供するものが多く,実用上では大きな弊害となっている.本論文ではそのようなアルゴリズムの一工夫として負の重みを扱う頻出パターン発見問題に対するアルゴリズムの提案を行う.筆者らが開発した高速頻出集合発見アルゴリズムLCMにこのアルゴリズムを組み込み,エマージングパターン・アソシエーションマイニングや多種にわたる頻出度の取扱いを可能とした高機能な実装を開発した.その有効性を計算実験により検証し,アルゴリズムの高速性を示した.
- 2010-11-01
著者
-
宇野 毅明
国立情報学研究所
-
宇野 毅明
東京工業大学 システム科学専攻
-
宇野 毅明
東京工業大学
-
宇野 毅明
情報学研究所
-
宇野 毅明
東京工業大学経営工学専攻
-
宇野 毅明
東京工業大学システム科学
-
宇野 毅明
情報・システム研究機構国立情報学研究所
-
宇野 毅明
国立情報学研究所(nii)
-
宇野 毅明
国立情報学研究所情報学プリンシプル研究系
-
宇野 毅明
東京工業大学社会理工学研究科
-
宇野 毅明
国立情報学研
-
宇野 毅明
国立情報学研究所:総合研究大学院大学
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