論文の概要: uARMSolver: A framework for Association Rule Mining

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2010.10884v1
• Date: Wed, 21 Oct 2020 10:36:31 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-05 00:07:39.947296
• Title: uARMSolver: A framework for Association Rule Mining
• Title（参考訳）: uARMSolver:アソシエーションルールマイニングのためのフレームワーク
• Authors: Iztok Fister, Iztok Fister Jr
• Abstract要約: フレームワークはC++で完全に書かれており、すべてのプラットフォームで動作する。 ユーザは、トランザクションデータベースでデータを前処理し、データの離散化を行い、関連ルールを検索し、外部ツールを使用して見つけた最高のルールのプレゼンテーション/ビジュアル化をガイドすることができる。
• 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: The paper presents a novel software framework for Association Rule Mining named uARMSolver. The framework is written fully in C++ and runs on all platforms. It allows users to preprocess their data in a transaction database, to make discretization of data, to search for association rules and to guide a presentation/visualization of the best rules found using external tools. As opposed to the existing software packages or frameworks, this also supports numerical and real-valued types of attributes besides the categorical ones. Mining the association rules is defined as an optimization and solved using the nature-inspired algorithms that can be incorporated easily. Because the algorithms normally discover a huge amount of association rules, the framework enables a modular inclusion of so-called visual guiders for extracting the knowledge hidden in data, and visualize these using external tools.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,uARMSolverというアソシエーションルールマイニングのための新しいソフトウェアフレームワークを提案する。 フレームワークはC++で完全に書かれており、すべてのプラットフォームで動作する。 ユーザは、トランザクションデータベースでデータを前処理し、データの離散化を行い、関連ルールを検索し、外部ツールで見つけた最良のルールのプレゼンテーション/視覚化をガイドできる。 既存のソフトウェアパッケージやフレームワークとは対照的に、分類型以外の数値的および実数値的な属性もサポートする。 関連ルールのマイニングは最適化として定義され、自然に着想を得たアルゴリズムを使って容易に組み込むことができる。 アルゴリズムは通常、大量の関連ルールを発見するため、このフレームワークはいわゆるビジュアルガイドをモジュール化して、データに隠された知識を抽出し、それらを外部ツールを使って視覚化することができる。

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