論文の概要: A brief overview of swarm intelligence-based algorithms for numerical association rule mining

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2010.15524v1
• Date: Thu, 29 Oct 2020 12:44:15 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-01 22:25:59.426579
• Title: A brief overview of swarm intelligence-based algorithms for numerical association rule mining
• Title（参考訳）: 数値アソシエーションルールマイニングのためのSwarmインテリジェンスに基づくアルゴリズムの概要
• Authors: Iztok Fister Jr., Iztok Fister
• Abstract要約: 数値アソシエーション・ルール・マイニング(英: Numerical Association Rule Mining)は、アソシエーション・ルール・マイニング(英: Association Rule Mining)の一般的な変種であり、数値属性は離散化せずに扱われる。 本章では、数値アソシエーションルールマイニングのための群知能に基づくアルゴリズムの歴史的概要と、観測された問題に対するこれらのアルゴリズムの主な特徴について述べる。
• 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: Numerical Association Rule Mining is a popular variant of Association Rule Mining, where numerical attributes are handled without discretization. This means that the algorithms for dealing with this problem can operate directly, not only with categorical, but also with numerical attributes. Until recently, a big portion of these algorithms were based on a stochastic nature-inspired population-based paradigm. As a result, evolutionary and swarm intelligence-based algorithms showed big efficiency for dealing with the problem. In line with this, the main mission of this chapter is to make a historical overview of swarm intelligence-based algorithms for Numerical Association Rule Mining, as well as to present the main features of these algorithms for the observed problem. A taxonomy of the algorithms was proposed on the basis of the applied features found in this overview. Challenges, waiting in the future, finish this paper.
• Abstract（参考訳）: 数値アソシエーションルールマイニングはアソシエーションルールマイニングの一般的な変種であり、数値属性は離散化せずに扱われる。 これは、この問題に対処するアルゴリズムが、分類だけでなく、数値的な属性でも直接動作することを意味する。 最近まで、これらのアルゴリズムの大部分は確率論的自然に着想を得た人口ベースのパラダイムに基づいていた。 その結果、進化的および群知能に基づくアルゴリズムは、この問題に対処するための大きな効率性を示した。 これに合わせて、この章の主なミッションは、数値アソシエーションルールマイニングのための群知能に基づくアルゴリズムの歴史的概要と、観察された問題に対するこれらのアルゴリズムの主な特徴を提示することである。 本報告では,アルゴリズムの分類を応用された特徴に基づいて提案した。 課題は、将来的には、この論文を終えることです。

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