論文の概要: TargetUM: Targeted High-Utility Itemset Querying
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2111.00309v1
- Date: Sat, 30 Oct 2021 18:55:28 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-11-02 16:18:00.363138
- Title: TargetUM: Targeted High-Utility Itemset Querying
- Title（参考訳）: targetum: ターゲットとする高可用性アイテムセットクエリ
- Authors: Jinbao Miao, Shicheng Wan, Wensheng Gan, Jiayi Sun, and Jiahui Chen
- Abstract要約: 本論文は,ターゲットベースHUIM問題を初めて提案し,目的とするユーティリティマイニングタスクの明確な定式化を提供する。
木をベースとしたTarget-based high-Utility iteMset querying using (TargetUM)を提案する。
このアルゴリズムは、レキソグラフィークエリツリーと3つの効果的なプルーニング戦略を用いて、鉱業効率を向上する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.022709144903362
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Traditional high-utility itemset mining (HUIM) aims to determine all
high-utility itemsets (HUIs) that satisfy the minimum utility threshold
(\textit{minUtil}) in transaction databases. However, in most applications, not
all HUIs are interesting because only specific parts are required. Thus,
targeted mining based on user preferences is more important than traditional
mining tasks. This paper is the first to propose a target-based HUIM problem
and to provide a clear formulation of the targeted utility mining task in a
quantitative transaction database. A tree-based algorithm known as Target-based
high-Utility iteMset querying using (TargetUM) is proposed. The algorithm uses
a lexicographic querying tree and three effective pruning strategies to improve
the mining efficiency. We implemented experimental validation on several real
and synthetic databases, and the results demonstrate that the performance of
\textbf{TargetUM} is satisfactory, complete, and correct. Finally, owing to the
lexicographic querying tree, the database no longer needs to be scanned
repeatedly for multiple queries.
- Abstract（参考訳）: 従来の高ユーティリティアイテムセットマイニング(HUIM)は、トランザクションデータベースにおける最小ユーティリティしきい値(\textit{minUtil})を満たすすべての高ユーティリティアイテムセット(HUI)を決定することを目的としています。
しかし、ほとんどのアプリケーションでは、特定の部分だけを必要とするため、すべてのHUIが興味深いわけではない。
したがって, 従来の鉱業課題よりも, 利用者の嗜好に基づく対象鉱業が重要である。
本論文は,ターゲットベースHUIM問題を初めて提案し,定量トランザクションデータベースにおいて,対象とするユーティリティマイニングタスクの明確な定式化を提供する。
木をベースとしたTarget-based high-Utility iteMset querying using (TargetUM)。
このアルゴリズムは、レキソグラフィークエリツリーと3つの効果的なプルーニング戦略を用いて、鉱業効率を向上する。
いくつかの実および合成データベースで実験的検証を実施し,その性能が満足でき,完全かつ正確であることを実証した。
最後に、辞書クエリツリーのため、データベースを複数のクエリに対して繰り返しスキャンする必要がなくなった。
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