| 大会名称 |
|---|
| 2009年 情報科学技術フォーラム(FIT) |
| 大会コ－ド |
| F |
| 開催年 |
| 2009 |
| 発行日 |
| 2009/8/20 |
| セッション番号 |
| 4G |
| セッション名 |
| 学習 |
| 講演日 |
| 2009/09/03 |
| 講演場所(会議室等) |
| G会場（9号館2F 922教室） |
| 講演番号 |
| RF-006 |
| タイトル |
| 負の重みに対応した高速頻出集合発見プログラムの開発 |
| 著者名 |
| 宇野 毅明, |
| キーワード |
| データマイニング, 頻出パターン, データベース, 学習, データ解析, 分類 |
| 抄録 |
| 近年の巨大データの出現により,データベースの分析を通じた半自動的な学習・知識発見は科学・産業の中で重要な位置を占めている.巨大データを扱うデータマイニングの分野では,データベースに多く現れる頻出パターンを見つける問題が多く研究されている.基礎的な問題であるが故に実装も多いが,アルゴリズムの一工夫による基本的な拡張機能を行なっていないものが多く,実用上では大きな弊害となっている.本稿ではそのようなアルゴリズムの一工夫として負の重みを扱う頻出パターン発見問題に対するアルゴリズムの提案を行なう.著者らが開発した高速頻出集合発見アルゴリズムであるLCMにこのアルゴリズムを組み込むことで,高速な実装を開発した.その有効性を計算実験により検証し,アルゴリズムの高速性を示した. |
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