制限付き最右拡張を用いた効率的な飽和順序木の発見

• Item type: Trans(1)
• 公開日: 2007-06-15
• タイトル: 制限付き最右拡張を用いた効率的な飽和順序木の発見
• タイトル / 言語: en
• タイトル: Efficiently Mining Closed Induced Ordered Subtrees Based on the Restricted Rightmost Expansion
• 言語: jpn
• キーワード / 主題Scheme: Other
• キーワード / 主題: 研究論文
• 資源タイプ / 資源タイプ識別子: http://purl.org/coar/resource_type/c_6501
• 資源タイプ: journal article
• 著者所属: 神戸大学自然科学系先端融合研究環
• 著者所属: 神戸大学大学院工学研究科
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Organization of Advanced Science and Technology, Kobe University
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Graduate School of Engineering, Kobe University
• 著者名: 尾崎, 知伸; 大川剛直
• 著者名(英): Tomonobu, Ozaki; Takenao, Ohkawa
• 論文抄録 / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録 / 内容記述: 近年，構造データマイニングの分野において，大量のパターンが発見されるという頻出パターン発見の問題点を解決するための1つの手法として，飽和パターン発見が注目を集めている．本論文では，順序木データベースからのより効率的な飽和順序木の発見に焦点をあて，制限された最右拡張を用いた順序木の列挙とブランケットに基づく枝刈りを用いた，(1)幅優先探索および(2)深さ優先＋幅優先探索に基づく2つの新たな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既存研究との比較実験より，提案手法において，列挙される候補木の数が削減され，その結果として多くの場合において実行時間を短縮できることが確認された．
• 論文抄録(英) / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録(英) / 内容記述: In this paper, we focus on the problems of mining closed induced ordered subtrees. By combining the restricted rightmost expansion and the pruning based on the blanket, we propose two new closed ordered subtree miners based on the breadth-first and depth-first/breadth-first enumeration strategy, respectively. Through the experiments with synthesized and real world datasets, we discuss the effects of the difference of the search strategies in mining closed induced ordered subtrees.
• 書誌レコードID / 収録物識別子タイプ: NCID
• 書誌レコードID / 収録物識別子: AA11464847
• 書誌情報: 情報処理学会論文誌データベース（TOD）; 巻 48, 号 SIG11(TOD34), p. 118-127, 発行日 2007-06-15
• ISSN / 収録物識別子タイプ: ISSN
• ISSN / 収録物識別子: 1882-7799
• 出版者 / 言語: ja
• 出版者: 情報処理学会