論文の概要: Population-based metaheuristics for Association Rule Text Mining

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2001.06517v1
• Date: Fri, 17 Jan 2020 20:21:03 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-10 09:58:53.053403
• Title: Population-based metaheuristics for Association Rule Text Mining
• Title（参考訳）: アソシエーションルールテキストマイニングのための人口ベースメタヒューリスティックス
• Authors: Iztok Fister Jr., Suash Deb, Iztok Fister
• Abstract要約: 本論文は、アソシエーションルールテキストマイニングの問題を扱う。 PSO-ARTM法は,テキスト前処理,人口ベースメタヒューリスティックスを用いたアソシエーションルールテキストマイニング,テキスト後処理の3段階からなる。 その結果,提案手法はアソシエーション・ルール・テキスト・マイニングに適しており,今後の開発に有望な方法であることが明らかとなった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.5966476600109063
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Nowadays, the majority of data on the Internet is held in an unstructured format, like websites and e-mails. The importance of analyzing these data has been growing day by day. Similar to data mining on structured data, text mining methods for handling unstructured data have also received increasing attention from the research community. The paper deals with the problem of Association Rule Text Mining. To solve the problem, the PSO-ARTM method was proposed, that consists of three steps: Text preprocessing, Association Rule Text Mining using population-based metaheuristics, and text postprocessing. The method was applied to a transaction database obtained from professional triathlon athletes' blogs and news posted on their websites. The obtained results reveal that the proposed method is suitable for Association Rule Text Mining and, therefore, offers a promising way for further development.
• Abstract（参考訳）: 現在、インターネット上のデータの大部分は、ウェブサイトや電子メールのような構造化されていない形式で保持されている。 これらのデータを分析することの重要性は日々増え続けている。 構造化データにおけるデータマイニングと同様に、構造化データを扱うテキストマイニング手法も研究コミュニティから注目を集めている。 本論文は,テキストマイニングにおける連想問題を扱う。 そこで, pso-artm法を提案し, テキストの前処理, 集団型メタヒューリスティックスを用いた規則テキストマイニング, テキスト後処理の3段階からなる。 この手法は、プロトライアスロン選手のブログやウェブサイトに投稿されたニュースから得られるトランザクションデータベースに適用された。 その結果,提案手法はアソシエーション・ルール・テキスト・マイニングに適しており,今後の開発に有望な方法であることがわかった。

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