WEKO3
アイテム
多重比率規則抽出のためのデータ分析手法
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/19034
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/190341a436873-0e09-41be-9ff2-8ccd682fe938
| 名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
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Copyright (c) 2005 by the Information Processing Society of Japan
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| オープンアクセス | ||
| Item type | SIG Technical Reports(1) | |||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 公開日 | 2005-07-14 | |||||||
| タイトル | ||||||||
| タイトル | 多重比率規則抽出のためのデータ分析手法 | |||||||
| タイトル | ||||||||
| 言語 | en | |||||||
| タイトル | Data Analysis Method for Extracting Multiple Ratio Rules | |||||||
| 言語 | ||||||||
| 言語 | jpn | |||||||
| 資源タイプ | ||||||||
| 資源タイプ識別子 | http://purl.org/coar/resource_type/c_18gh | |||||||
| 資源タイプ | technical report | |||||||
| 著者所属 | ||||||||
| 筑波大学大学院システム情報工学研究科 | ||||||||
| 著者所属 | ||||||||
| 筑波大学大学院システム情報工学研究科 筑波大学計算科学研究センター | ||||||||
| 著者所属 | ||||||||
| Carnegie Mellon University | ||||||||
| 著者所属(英) | ||||||||
| en | ||||||||
| Graduate School of Systems and Information Engineering University of Tsukuba | ||||||||
| 著者所属(英) | ||||||||
| en | ||||||||
| Graduate School of Systems and Information Engineering University of Tsukuba,Center for Computational Sciences University of Tsukuba | ||||||||
| 著者所属(英) | ||||||||
| en | ||||||||
| Carnegie Mellon University | ||||||||
| 著者名 |
濱本, 雅史
北川, 博之
Christos, Faloutsos
× 濱本, 雅史 北川, 博之 Christos, Faloutsos
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| 著者名(英) |
Masafumi, Hamamoto
Hiroyuki, Kitagawa
Christos, Faloutsos
× Masafumi, Hamamoto Hiroyuki, Kitagawa Christos, Faloutsos
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| 論文抄録 | ||||||||
| 内容記述タイプ | Other | |||||||
| 内容記述 | 各属性間における属性値の相関関係を表した比率は比率規則と呼ばれ、データの性質の分析や値の予測など幅広い応用がなされる。データ中には一般に複数の比率規則が含まれるが、これらを総じて多重比率規則と定義する。多重比率規則の各比率規則をデータから抽出する手法として、本稿では比率規則におけるアプリオリ特性を考慮する。これにより多数の属性で構成される比率規則もすべて2属性からなる比率規則から導出することができる。2属性の比率規則を抽出する手法として、バケットと呼ぶ小さな領域にデータを分割し、そのヒストグラムを利用する手法を提案する。この提案手法について人工データを用いた実験を行い、その有効性を確認する。 | |||||||
| 論文抄録(英) | ||||||||
| 内容記述タイプ | Other | |||||||
| 内容記述 | Ratio Rules are correlation among attribute values, and are applicable to data analysis, value estimation, and so on. Many Ratio Rules are generally included in data; we call them Multiple Ratio Rules. To extract each Ratio Rule in Multiple Ratio Rules, we consider the Apriori property for Ratio Rules. This enables us to extract any Ratio Rules by using two dimentional Ratio Rules. To extract two dimentional Ratio Rules, we divide tuples into small areas called buckets and extract Ratio Rules from the histogram, the number of tuples in buckets. We examine our proposed method using synthetic data and validate its usefulness. | |||||||
| 書誌レコードID | ||||||||
| 収録物識別子タイプ | NCID | |||||||
| 収録物識別子 | AN10112482 | |||||||
| 書誌情報 |
情報処理学会研究報告データベースシステム(DBS) 巻 2005, 号 68(2005-DBS-137), p. 313-319, 発行日 2005-07-14 |
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| Notice | ||||||||
| SIG Technical Reports are nonrefereed and hence may later appear in any journals, conferences, symposia, etc. | ||||||||
| 出版者 | ||||||||
| 言語 | ja | |||||||
| 出版者 | 情報処理学会 | |||||||