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アイテム
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
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/17374
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/173743988f0c3-3b04-4f57-9fc0-daa67eabf473
| 名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
|---|---|---|
IPSJ-TOD0103004.pdf (428.5 kB)
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Copyright (c) 2008 by the Information Processing Society of Japan
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| オープンアクセス | ||
| Item type | Trans(1) | |||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 公開日 | 2008-12-26 | |||||||
| タイトル | ||||||||
| タイトル | 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 | |||||||
| タイトル | ||||||||
| 言語 | en | |||||||
| タイトル | Mining Noise-tolerant Minimal Constrained Ordered Subtrees by Using Extended Occurrence Matching | |||||||
| 言語 | ||||||||
| 言語 | jpn | |||||||
| キーワード | ||||||||
| 主題Scheme | Other | |||||||
| 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 | ||||||||
| Organization of Advanced Science and Technology, Kobe University | ||||||||
| 著者所属(英) | ||||||||
| en | ||||||||
| Graduate School of Engineering, Kobe University | ||||||||
| 著者名 |
尾崎, 知伸
大川剛直
× 尾崎, 知伸 大川剛直
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| 著者名(英) |
Tomonobu, Ozaki
Takenao, Ohkawa
× Tomonobu, Ozaki Takenao, Ohkawa
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| 論文抄録 | ||||||||
| 内容記述タイプ | Other | |||||||
| 内容記述 | 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． | |||||||
| 論文抄録(英) | ||||||||
| 内容記述タイプ | Other | |||||||
| 内容記述 | Frequent pattern miners for structured data often discover huge number of patterns. To alleviate this problem, two major approaches, (1) condensed representation mining and (2) constraint-based mining, have been proposed. In this paper, as a technique for integrating these two approaches in ordered subtree mining, we focus on mining ‘noise-tolerant minimal patterns under constraints’ and discuss the problems of mining (1) δ-free constrained ordered subtrees and (2) Δ-tolerance constrained ordered subtrees. To achieve this objective, we propose three kinds of algorithms having pruning capability based on extended occurrence-matching. The results of experiments with synthetic and real world datasets show that, compared with a naive algorithm, the proposed algorithms succeed in reducing the number of extracted patterns and execution time. | |||||||
| 書誌レコードID | ||||||||
| 収録物識別子タイプ | NCID | |||||||
| 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 1, 号 3, p. 20-35, 発行日 2008-12-26 |
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| ISSN | ||||||||
| 収録物識別子タイプ | ISSN | |||||||
| 収録物識別子 | 1882-7799 | |||||||
| 出版者 | ||||||||
| 言語 | ja | |||||||
| 出版者 | 情報処理学会 | |||||||
