論文の概要: Generic Itemset Mining Based on Reinforcement Learning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2105.07753v1
- Date: Mon, 17 May 2021 11:57:02 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-05-18 14:24:43.378081
- Title: Generic Itemset Mining Based on Reinforcement Learning
- Title（参考訳）: 強化学習に基づく汎用アイテムセットマイニング
- Authors: Kazuma Fujioka and Kimiaki Shirahama
- Abstract要約: 強化学習に基づくジェネリックアイテムセットマイニングは、任意の種類のアイテムセットを抽出するエージェントを訓練するための統一されたフレームワークを提供する。
GIM-RLでは、データセットから対象のアイテムセットを抽出する反復的なステップを定式化する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.106823022855067
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: One of the biggest problems in itemset mining is the requirement of
developing a data structure or algorithm, every time a user wants to extract a
different type of itemsets. To overcome this, we propose a method, called
Generic Itemset Mining based on Reinforcement Learning (GIM-RL), that offers a
unified framework to train an agent for extracting any type of itemsets. In
GIM-RL, the environment formulates iterative steps of extracting a target type
of itemsets from a dataset. At each step, an agent performs an action to add or
remove an item to or from the current itemset, and then obtains from the
environment a reward that represents how relevant the itemset resulting from
the action is to the target type. Through numerous trial-and-error steps where
various rewards are obtained by diverse actions, the agent is trained to
maximise cumulative rewards so that it acquires the optimal action policy for
forming as many itemsets of the target type as possible. In this framework, an
agent for extracting any type of itemsets can be trained as long as a reward
suitable for the type can be defined. The extensive experiments on mining high
utility itemsets, frequent itemsets and association rules show the general
effectiveness and one remarkable potential (agent transfer) of GIM-RL. We hope
that GIM-RL opens a new research direction towards learning-based itemset
mining.
- Abstract（参考訳）: アイテムセットマイニングの最大の問題は、ユーザが異なるタイプのアイテムセットを抽出するたびに、データ構造やアルゴリズムを開発する必要があることである。
これを解決するために,強化学習(GIM-RL)に基づくジェネリックアイテムセットマイニング(Generic Itemset Mining)と呼ばれる手法を提案する。
GIM-RLでは、データセットから対象のアイテムセットを抽出する反復的なステップを定式化する。
各ステップにおいて、エージェントは、現在のアイテムセットにアイテムを追加または削除するアクションを実行し、そのアクションから生じるアイテムセットがターゲットタイプにどの程度関連しているかを表す報酬を環境から取得する。
様々なアクションによって様々な報酬が得られている数多くの試行錯誤のステップを通じて、エージェントは累積報酬を最大化するように訓練され、できるだけ多くのターゲットタイプのアイテムセットを形成するための最適なアクションポリシーを取得する。
このフレームワークでは、任意の種類のアイテムセットを抽出するエージェントを、そのタイプに適した報酬を定義できる限りトレーニングすることができる。
高ユーティリティアイテムセットのマイニング、頻繁なアイテムセット、および関連ルールに関する広範な実験は、GIM-RLの一般的な効果と1つの顕著な可能性(エージェント転送)を示している。
gim-rlが学習に基づくアイテムセットマイニングへの新たな研究方向を開くことを願っている。
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