論文の概要: CICLAD: A Fast and Memory-efficient Closed Itemset Miner for Streams

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2007.01946v1
• Date: Fri, 3 Jul 2020 21:50:35 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-14 05:11:31.869566
• Title: CICLAD: A Fast and Memory-efficient Closed Itemset Miner for Streams
• Title（参考訳）: ciclad:ストリーム用の高速でメモリ効率のよいクローズドアイテムセットマイナ
• Authors: Tomas Martin, Guy Francoeur, Petko Valtchev
• Abstract要約: 頻繁にクローズドアイテムセット(FCI)は効率的な第1ステップを実現するが、現在のFCIストリームマイナはリソース消費に最適ではない。 より優れたストレージ効率トレードオフを探すために,我々は,交差点をベースとしたスライディングウインドウFCI採掘機であるCicladを設計した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.827256219327841
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Mining association rules from data streams is a challenging task due to the (typically) limited resources available vs. the large size of the result. Frequent closed itemsets (FCI) enable an efficient first step, yet current FCI stream miners are not optimal on resource consumption, e.g. they store a large number of extra itemsets at an additional cost. In a search for a better storage-efficiency trade-off, we designed Ciclad,an intersection-based sliding-window FCI miner. Leveraging in-depth insights into FCI evolution, it combines minimal storage with quick access. Experimental results indicate Ciclad's memory imprint is much lower and its performances globally better than competitor methods.
• Abstract（参考訳）: データストリームからアソシエーションルールをマイニングすることは、(典型的には)利用可能なリソースが、結果のサイズよりも大きいため、難しい作業です。 頻繁にクローズドアイテムセット(FCI)は効率的な第1ステップを実現するが、現在のFCIストリームマイナーはリソース消費に最適ではない。 より優れたストレージ効率トレードオフを探すために,我々は,交差点をベースとしたスライディングウインドウFCI採掘機であるCicladを設計した。 FCIの進化に関する詳細な洞察を活用して、最小限のストレージと迅速なアクセスを組み合わせます。 実験の結果、cicladのメモリインプリントは、競合メソッドよりもずっと低く、世界中でパフォーマンスが良いことがわかった。

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