論文の概要: Discovering Frequent Gradual Itemsets with Imprecise Data
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2005.11045v1
- Date: Fri, 22 May 2020 08:02:15 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-11-30 08:32:12.181696
- Title: Discovering Frequent Gradual Itemsets with Imprecise Data
- Title（参考訳）: 不正確なデータによる頻繁な経時的項目集合の発見
- Authors: Micha\"el Chirmeni Boujike, Jerry Lonlac, Norbert Tsopze, Engelbert
Mephu Nguifo
- Abstract要約: The more/less X, The more/less Y" という形式の属性の複雑な共変分をモデル化する段階的なパターンは、多くの現実世界のアプリケーションにおいて重要な役割を果たす。
本稿では,増加または減少を考慮した漸進性しきい値を導入することを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.4874780144224056
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: The gradual patterns that model the complex co-variations of attributes of
the form "The more/less X, The more/less Y" play a crucial role in many real
world applications where the amount of numerical data to manage is important,
this is the biological data. Recently, these types of patterns have caught the
attention of the data mining community, where several methods have been defined
to automatically extract and manage these patterns from different data models.
However, these methods are often faced the problem of managing the quantity of
mined patterns, and in many practical applications, the calculation of all
these patterns can prove to be intractable for the user-defined frequency
threshold and the lack of focus leads to generating huge collections of
patterns. Moreover another problem with the traditional approaches is that the
concept of gradualness is defined just as an increase or a decrease. Indeed, a
gradualness is considered as soon as the values of the attribute on both
objects are different. As a result, numerous quantities of patterns extracted
by traditional algorithms can be presented to the user although their
gradualness is only a noise effect in the data. To address this issue, this
paper suggests to introduce the gradualness thresholds from which to consider
an increase or a decrease. In contrast to literature approaches, the proposed
approach takes into account the distribution of attribute values, as well as
the user's preferences on the gradualness threshold and makes it possible to
extract gradual patterns on certain databases where literature approaches fail
due to too large search space. Moreover, results from an experimental
evaluation on real databases show that the proposed algorithm is scalable,
efficient, and can eliminate numerous patterns that do not verify specific
gradualness requirements to show a small set of patterns to the user.
- Abstract（参考訳）: The more/less X, The more/less Y" という形式の属性の複雑な共変分をモデル化する段階的パターンは、管理する数値データが重要である多くの実世界のアプリケーションにおいて重要な役割を果たす。
最近、これらのパターンはデータマイニングコミュニティの注目を集めており、異なるデータモデルからパターンを自動的に抽出し管理するためのいくつかの方法が定義されている。
しかし、これらの手法は、しばしば採掘されたパターンの量を管理する問題に直面しており、多くの実践的応用において、これらのパターンの計算は、ユーザ定義の周波数閾値に対して難解であることが証明され、焦点の欠如によって大量のパターンが生成される。
さらに、従来のアプローチの別の問題は、漸進性の概念が増加または減少として定義されることである。
実際、両方のオブジェクトの属性の値が異なると、漸進性が考慮される。
その結果、従来のアルゴリズムによって抽出された多くのパターンがユーザに提示されるが、その漸進性はデータのノイズ効果に過ぎない。
この問題に対処するため,本稿では,増加や減少を考えるための漸進性閾値を導入することを提案する。
文献的アプローチとは対照的に,提案手法では,属性値の分布やユーザの選好を漸進性閾値で考慮し,検索空間が大きすぎるために文学的アプローチが失敗している特定のデータベース上で段階的パターンを抽出することができる。
さらに, 実データベースを用いた実験結果から, 提案アルゴリズムはスケーラブルで効率的であり, ユーザに対して少量のパターンを示すために, 特定の漸進性要件を検証しない多数のパターンを排除できることが示唆された。
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