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アイテム
DB2 - SQLによる分類階層相関ルールマイニング
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/19702
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/1970298d0492e-e42f-4ce4-97bc-4ea30bd7ab94
| 名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
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Copyright (c) 2000 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 | 2000-07-26 | |||||||
| タイトル | ||||||||
| タイトル | DB2 - SQLによる分類階層相関ルールマイニング | |||||||
| タイトル | ||||||||
| 言語 | en | |||||||
| タイトル | DB2 - SQL Based Association Rule Mining with Taxonomy | |||||||
| 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 | ||||||||
| 日本アイ・ビー・エム株式会社/東京大学生産技術研究所 | ||||||||
| 著者所属 | ||||||||
| 東京大学生産技術研究所 | ||||||||
| 著者所属 | ||||||||
| 東京大学生産技術研究所 | ||||||||
| 著者所属(英) | ||||||||
| en | ||||||||
| IBM Japan Co., Ltd./Institute of Industrial Science, The University of Tokyo | ||||||||
| 著者所属(英) | ||||||||
| en | ||||||||
| Institute of Industrial Science, The University of Tokyo | ||||||||
| 著者所属(英) | ||||||||
| en | ||||||||
| Institute of Industrial Science, The University of Tokyo | ||||||||
| 著者名 |
吉澤, 剛士
イコプラムディオノ
喜連川, 優
× 吉澤, 剛士 イコプラムディオノ 喜連川, 優
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| 著者名(英) |
Takeshi, Yoshizawa
Iko, Pramudiono
Masaru, Kitsuregawa
× Takeshi, Yoshizawa Iko, Pramudiono Masaru, Kitsuregawa
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| 論文抄録 | ||||||||
| 内容記述タイプ | Other | |||||||
| 内容記述 | 蓄積されたデータベースが大きくなるにつれてそのデータベースから隠された付加価値を発掘するデータマイニングの重要性が広く認識されるようになった。一方現在のデータベースの主流は関係データベースシステムであるのでSQLを用いたデータマイニングの実現が広く望まれるが、SQLベースのデータマイニングは専用プログラムや市販のマイニングツールに比べて性能の面では劣ることが知られている。本稿では商用データベース上でのSQLベースのデータマイニングの評価を報告する。分類階層を考慮したSQLベースの相関ルールマイニングが商用パラレルデータベース上でも効果があることを検証した。 | |||||||
| 論文抄録(英) | ||||||||
| 内容記述タイプ | Other | |||||||
| 内容記述 | Data mining is becoming increasingly important since the size of database grows even larger and the need to explore hidden rules from the databases becomes widely recognized. Currently database systems are dominated by relational database and the ability to perform data mining using standard SQL queries will definitely ease implementation of data mining. However the performance of SQL based data mining is known to fall behind specialized implementation and expensive mining tools being on sale. In this paper we present an evaluation of SQL based data mining on commercial RDBMS (IBM DB2 UDB EEE). We prove that SQL based association rule mining with taxonomy can achieve sufficient performance. | |||||||
| 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 2000, 号 69(2000-DBS-122), p. 339-344, 発行日 2000-07-26 |
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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 | |||||||