論文の概要: Evolutionary Multi-Objective Optimization Framework for Mining Association Rules

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2003.09158v1
• Date: Fri, 20 Mar 2020 09:27:53 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-21 21:59:38.205791
• Title: Evolutionary Multi-Objective Optimization Framework for Mining Association Rules
• Title（参考訳）: マイニングアソシエーションルールのための進化的多目的最適化フレームワーク
• Authors: Shaik Tanveer Ul Huq and Vadlamani Ravi
• Abstract要約: トランザクションデータセットから関連ルールを見つけるために,2つの多目的最適化フレームワークを提案する。 第1のフレームワークは非支配的ソート遺伝アルゴリズムIII(NSGA-III)、第2のフレームワークは分解に基づく多目的進化アルゴリズム(MOEA/D)を使用する。 我々の研究は、NSGA-III-ARMフレームワークがMOEAD-ARMフレームワークより優れていることを示唆している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.010425616264462
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: In this paper, two multi-objective optimization frameworks in two variants (i.e., NSGA-III-ARM-V1, NSGA-III-ARM-V2; and MOEAD-ARM-V1, MOEAD-ARM-V2) are proposed to find association rules from transactional datasets. The first framework uses Non-dominated sorting genetic algorithm III (NSGA-III) and the second uses Decomposition based multi-objective evolutionary algorithm (MOEA/D) to find the association rules which are diverse, non-redundant and non-dominated (having high objective function values). In both these frameworks, there is no need to specify minimum support and minimum confidence. In the first variant, support, confidence, and lift are considered as objective functions while in second, confidence, lift, and interestingness are considered as objective functions. These frameworks are tested on seven different kinds of datasets including two real-life bank datasets. Our study suggests that NSGA-III-ARM framework works better than MOEAD-ARM framework in both the variants across majority of the datasets.
• Abstract（参考訳）: 本稿では、トランザクションデータセットから関連ルールを見つけるために、2種類の多目的最適化フレームワーク(NSGA-III-ARM-V1、NSGA-III-ARM-V2、MOEAD-ARM-V1、MOEAD-ARM-V2)を提案する。 第1のフレームワークは非支配的ソート遺伝アルゴリズムIII(NSGA-III)を使用し、第2のフレームワークは分解に基づく多目的進化アルゴリズム(MOEA/D)を使用して、多種多様な非依存的かつ非支配的(高い目的関数値を持つ)な関連ルールを見つける。 どちらのフレームワークも、最小限のサポートと最小限の信頼性を指定する必要はない。 第1の変種では、サポート、信頼度、リフトは客観的関数、第2の変種では信頼度、リフト、関心度は客観的関数と見なされる。 これらのフレームワークは、2つの実生活の銀行データセットを含む7種類のデータセットでテストされる。 我々の研究は、NSGA-III-ARMフレームワークがMOEAD-ARMフレームワークより優れていることを示唆している。

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