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開いた構造を持つ事例を対象とした関係的知識発見
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/110966
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/110966d90e9ab3-249d-42ea-b6b2-8827151d81dc
名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
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![]() |
Copyright (c) 2013 by the Information Processing Society of Japan
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オープンアクセス |
Item type | National Convention(1) | |||||||||
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公開日 | 2013-03-06 | |||||||||
タイトル | ||||||||||
タイトル | 開いた構造を持つ事例を対象とした関係的知識発見 | |||||||||
言語 | ||||||||||
言語 | jpn | |||||||||
キーワード | ||||||||||
主題Scheme | Other | |||||||||
主題 | ソフトウェア科学・工学 | |||||||||
資源タイプ | ||||||||||
資源タイプ識別子 | http://purl.org/coar/resource_type/c_5794 | |||||||||
資源タイプ | conference paper | |||||||||
著者所属 | ||||||||||
名工大 | ||||||||||
著者所属 | ||||||||||
名工大 | ||||||||||
著者名 |
西尾典晃
× 西尾典晃
× 犬塚信博
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論文抄録 | ||||||||||
内容記述タイプ | Other | |||||||||
内容記述 | 従来のデータマイニング手法の多くが一つの関係表から知識を抽出するのに対し、複数の関係表から知識を発見する関係型データマイニング(MRDM)という分野がある。MRDMの分野におけるパターン枚挙の手法は、単純なアイテムの組合せでパターンを構成しており、グラフ構造を表すデータに対しては現実的な時間で解を求めることが難しいという問題点がある。さらに、従来の手法ではデータベース中に複数の区別された事例が含まれているものを対象としており、ネットワークのような、全体が一つの大きな対象となるような開いた構造を持つ事例はあまり考慮されていなかった。提案手法は、開いた構造を対象とした頻出なパターンを現実的な時間で枚挙するアルゴリズムを提案する。 | |||||||||
書誌レコードID | ||||||||||
収録物識別子タイプ | NCID | |||||||||
収録物識別子 | AN00349328 | |||||||||
書誌情報 |
第75回全国大会講演論文集 巻 2013, 号 1, p. 281-282, 発行日 2013-03-06 |
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出版者 | ||||||||||
言語 | ja | |||||||||
出版者 | 情報処理学会 |