論文の概要: Cambrian Explosion Algorithm for Multi-Objective Association Rules Mining

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.12767v1
• Date: Wed, 23 Nov 2022 08:34:05 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-24 14:40:22.081947
• Title: Cambrian Explosion Algorithm for Multi-Objective Association Rules Mining
• Title（参考訳）: 多目的連関ルールマイニングのためのカンブリア爆発アルゴリズム
• Authors: Th\'eophile Berteloot, Richard Khoury, Audrey Durand
• Abstract要約: アソシエーション・ルール・マイニング(Association Rule mining)は、データマイニングの分野で最も研究されている分野の一つである。 関連ルールマイニング問題における最先端のメタヒューリスティックスの性能の比較を行った。 本研究では,大規模データセットからルールを効率的に抽出するアルゴリズムを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.175050215292647
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Association rule mining is one of the most studied research fields of data mining, with applications ranging from grocery basket problems to highly explainable classification systems. Classical association rule mining algorithms have several flaws especially with regards to their execution times, memory usage and number of rules produced. An alternative is the use of meta-heuristics, which have been used on several optimisation problems. This paper has two objectives. First, we provide a comparison of the performances of state-of-the-art meta-heuristics on the association rule mining problem. We use the multi-objective versions of those algorithms using support, confidence and cosine. Second, we propose a new algorithm designed to mine rules efficiently from massive datasets by exploring a large variety of solutions, akin to the explosion of species diversity of the Cambrian Explosion. We compare our algorithm to 20 benchmark algorithms on 22 real-world data-sets, and show that our algorithm present good results and outperform several state-of-the-art algorithms.
• Abstract（参考訳）: アソシエーション・ルール・マイニングは最も研究されているデータマイニングの研究分野の1つであり、食料品バスケットの問題から高度に説明可能な分類システムまで幅広い応用がある。 古典的なアソシエーションルールマイニングアルゴリズムは、特に実行時間、メモリ使用量、生成されるルールの数にいくつかの欠陥がある。 メタヒューリスティックス(Meta-heuristics)は、いくつかの最適化問題に使われている。 本論文には2つの目的がある。 まず,関連ルールマイニング問題における最先端メタヒューリスティックスの性能の比較を行った。 それらのアルゴリズムの多目的バージョンは、サポート、信頼、コサインを使って使用します。 第2に,カンブリア爆発の種多様性の爆発に類似した,多種多様な解を探索することにより,膨大なデータセットから効率的にルールをマイニングする新しいアルゴリズムを提案する。 本アルゴリズムを実世界の22のデータセット上で20のベンチマークアルゴリズムと比較し,そのアルゴリズムが優れた結果を示し,最先端アルゴリズムよりも優れていることを示す。

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