論文の概要: A Metaheuristic Approach for Mining Gradual Patterns

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.07940v1
• Date: Tue, 15 Nov 2022 06:52:09 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-16 14:44:04.458595
• Title: A Metaheuristic Approach for Mining Gradual Patterns
• Title（参考訳）: 重力パターンマイニングのためのメタヒューリスティックアプローチ
• Authors: Dickson Odhiambo Owuor, Thomas Runkler, Anne Laurent
• Abstract要約: 本稿では,有効な探索空間を定義するために,段階的パターン候補の数値符号化を提案する。 また,探索空間を用いた段階的パターン発見問題に対する効率的な解法として,メタヒューリスティック最適化手法の体系的研究を行った。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Swarm intelligence is a discipline that studies the collective behavior that is produced by local interactions of a group of individuals with each other and with their environment. In Computer Science domain, numerous swarm intelligence techniques are applied to optimization problems that seek to efficiently find best solutions within a search space. Gradual pattern mining is another Computer Science field that could benefit from the efficiency of swarm based optimization techniques in the task of finding gradual patterns from a huge search space. A gradual pattern is a rule-based correlation that describes the gradual relationship among the attributes of a data set. For example, given attributes {G,H} of a data set a gradual pattern may take the form: "the less G, the more H". In this paper, we propose a numeric encoding for gradual pattern candidates that we use to define an effective search space. In addition, we present a systematic study of several meta-heuristic optimization techniques as efficient solutions to the problem of finding gradual patterns using our search space.
• Abstract（参考訳）: スウォーム・インテリジェンス(英: Swarm Intelligence)とは、集団同士の局所的な相互作用と環境によって生み出される集団行動を研究する分野である。 コンピュータサイエンスの領域では、探索空間内で最適な解を効率的に探そうとする最適化問題に多くの群知能技術が適用されている。 段階的パターンマイニング(gradual pattern mining)は、巨大な検索空間から段階的パターンを見つけるタスクにおいて、swarmベースの最適化技術の有効性を享受するコンピュータサイエンス分野である。 段階的パターンは、データセットの属性間の段階的関係を記述する規則に基づく相関である。 例えば、データセットの与えられた属性 {G, H} は段階的パターンであり、「G が小さくなればなるほど H が大きくなる」という形式をとることができる。 本稿では,効率的な探索空間を定義するために,段階的パターン候補に対する数値符号化を提案する。 さらに,探索空間を用いた段階的パターン探索問題に対する効率的な解法として,メタヒューリスティック最適化手法の体系的研究を行った。

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