WEKO3
アイテム
Practical Techniques for Speeding Up Enumeration Algorithms for Frequent Itemset Mining Problems
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/31864
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/31864f9f2eb20-c440-42f7-be41-17d17f0da481
名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
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![]() |
Copyright (c) 2004 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) | |||||||
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公開日 | 2004-03-19 | |||||||
タイトル | ||||||||
タイトル | Practical Techniques for Speeding Up Enumeration Algorithms for Frequent Itemset Mining Problems | |||||||
タイトル | ||||||||
言語 | en | |||||||
タイトル | Practical Techniques for Speeding Up Enumeration Algorithms for Frequent Itemset Mining Problems | |||||||
言語 | ||||||||
言語 | eng | |||||||
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 | ||||||||
値 | National Institute of Informatics | |||||||
著者所属 | ||||||||
値 | Department of Informatics Kyushu University | |||||||
著者所属 | ||||||||
値 | Department of Informatics Kyushu University | |||||||
著者所属 | ||||||||
値 | Department of Informatics Kyushu University | |||||||
著者所属(英) | ||||||||
言語 | en | |||||||
値 | National Institute of Informatics | |||||||
著者所属(英) | ||||||||
言語 | en | |||||||
値 | Department of Informatics, Kyushu University | |||||||
著者所属(英) | ||||||||
言語 | en | |||||||
値 | Department of Informatics, Kyushu University | |||||||
著者所属(英) | ||||||||
言語 | en | |||||||
値 | Department of Informatics, Kyushu University | |||||||
著者名 |
Takeaki, Uno
× Takeaki, Uno
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著者名(英) |
Takeaki, Uno
× Takeaki, Uno
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論文抄録 | ||||||||
内容記述タイプ | Other | |||||||
内容記述 | 本稿では,トランザクションデータベース中の頻出集合・頻出closed集合・極大頻出集合の列挙アルゴリズムの高速化技術に関して議論する.まず,第89回アルゴリズム研究会に報告された極大2部クリークの列挙アルゴリズムを用いて,頻出closed集合の列挙アルゴリズムを構築する.このアルゴリズムの理論計算量は,頻出closed集合1つあたり多項式時間である.これは,他の頻出closed集合列挙アルゴリズムに対しては示されていない.さらに,このアルゴリズムを改良することにより,全ての頻出集合・極大頻出集合を列挙するアルゴリズムを構築する.昨年米国で行われた頻出集合列挙アルゴリズムの大会での結果を用いて、このアルゴリズムが有効であり,特に現実的で大きな問題に大して有効であることを示す. | |||||||
論文抄録(英) | ||||||||
内容記述タイプ | Other | |||||||
内容記述 | In this paper, we address practical techniques for efficiently mining all frequent item sets, frequent closed item sets, and maximal ,frequent item sets, respectively, from transaction databases. We modify the algorithm for enumerating maximal bipartite cliques proposed in SIGAL89 [9,10], and propose an algorithm for frequent closed item set enumeration. The computation time of the algorithm is theoretically proved to be linear in the number of output, which is not proved for existing algorithms. We further modify the algorithm for practical computation, and for enumerating all frequent item sets, and maximal frequent item sets. By computational experiments, which is done by a competition of frequent set mining algorithms, we showed our approach is quite efficient, especially for realworld problems witch are said to be difficult. | |||||||
書誌レコードID | ||||||||
収録物識別子タイプ | NCID | |||||||
収録物識別子 | AN1009593X | |||||||
書誌情報 |
情報処理学会研究報告アルゴリズム(AL) 巻 2004, 号 34(2003-AL-094), p. 49-56, 発行日 2004-03-19 |
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Notice | ||||||||
値 | 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 |