論文の概要: Association rules over time

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2010.03834v1
• Date: Thu, 8 Oct 2020 08:31:34 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-09 11:04:40.147717
• Title: Association rules over time
• Title（参考訳）: 関連ルールの経年変化
• Authors: Iztok Fister Jr., Iztok Fister
• Abstract要約: 本章は,(1)関連ルールの発見方法,(2)属性間の関係を視覚的に表現する方法の2つに焦点をあてる。 第1号の解法は微分進化法を用いており、サンキー図は第2号の解法として採用されている。 可視化の結果, 競技者の成績向上傾向は, 選択した競技規則に現れる属性を異なる期間に変化させることで示されることがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.535671322516818
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Decisions made nowadays by Artificial Intelligence powered systems are usually hard for users to understand. One of the more important issues faced by developers is exposed as how to create more explainable Machine Learning models. In line with this, more explainable techniques need to be developed, where visual explanation also plays a more important role. This technique could also be applied successfully for explaining the results of Association Rule Mining.This Chapter focuses on two issues: (1) How to discover the relevant association rules, and (2) How to express relations between more attributes visually. For the solution of the first issue, the proposed method uses Differential Evolution, while Sankey diagrams are adopted to solve the second one. This method was applied to a transaction database containing data generated by an amateur cyclist in past seasons, using a mobile device worn during the realization of training sessions that is divided into four time periods. The results of visualization showed that a trend in improving performance of an athlete can be indicated by changing the attributes appearing in the selected association rules in different time periods.
• Abstract（参考訳）: 人工知能システムによる最近の決定は通常、ユーザーが理解することが難しい。 開発者が直面する最も重要な問題の1つは、より説明しやすい機械学習モデルを作成する方法である。 これに合わせて、視覚的な説明がより重要な役割を果たすように、より説明可能なテクニックを開発する必要がある。 本章は,(1)関連規則の発見方法,(2)より多くの属性間の関係を視覚的に表現する方法という2つの問題に焦点をあてる。 第一号の解法として,提案手法は微分進化を用いるが,sankeyダイアグラムは第二号の解法として採用される。 本手法は,4つの期間に分けたトレーニングセッションの実現時に装着したモバイルデバイスを用いて,過去のシーズンにアマチュアサイクリストが生成したデータを含むトランザクションデータベースに適用した。 可視化の結果, 競技選手のパフォーマンス向上の傾向は, 選抜された競技規則に現れる属性を, 異なる期間に変化させることで示せることがわかった。

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