著者
小松 俊介
出版者
Waseda University
巻号頁・発行日
2004

近年の技術の進歩によって記憶装置の大容量化が進み、膨大な量のデータを人間が直接扱うことが困難になってきている。そこで、膨大なデータの中から有用な情報を取り出す技術としてデータマイニング技術が注目されている。データマイニングの手法の一つであるSequential Pattern Miningではアイテム間の順序を考慮することによって、現実に即したマイニングを可能にしている。しかし、Sequential Pattern Miningではアイテム間の距離(時間)については考慮していないため、抽出されたアイテムセット中の任意の2つのアイテム間に,どれだけの距離があるのかを区別することが出来ない。本論文ではSequential Pattern Miningにおけるアイテム間の順序に加えて、アイテム間の距離を考慮してマイニングを行う方法を提案する。提案手法を用いることにより、直後に起こるトランザクションとしばらくして起こるトランザクションとの区別を可能にした。

言及状況

はてなブックマーク (2 users, 2 posts)

Twitter (1 users, 2 posts, 0 favorites)

卒論は日本語解説として有用なことがある. この系列パターンマイニングの個々のアルゴリズムの解説はもっと早くに見つけたかった. https://t.co/hJquwdHsA5
卒論は日本語解説として有用なことがある. この系列パターンマイニングの個々のアルゴリズムの解説はもっと早くに見つけたかった. https://t.co/hJquwdHsA5

収集済み URL リスト