拡張出現マッチングを用いた制約付きノイズ許容極小順序木パターンの発見
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概要
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近年,大量のパターンが抽出されるという構造データを対象とした頻出パターン発見の問題に対し,(1) 頻出パターンの代表元のみを発見する手法や,(2) 利用者により与えられる制約を満たすパターンのみを発見する手法などが提案されている.本論文では,順序木データベースを対象とした両者の統合アプローチとして,制約下でのノイズを許容した極小元である,(1) 制約付きδ-フリー順序木パターンと,(2) 制約付き Δ-トレランス順序木パターンの発見問題について議論する.この問題を解決するために,本論文では,拡張出現マッチングと,それに基づく枝刈り手法をともなう3種のアルゴリズムを提案する.合成データと実データを用いた比較実験により,抽出されるパターン数や実行時間の観点から,提案手法の有効性が確認された.
- 2008-12-26
著者
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