論文の概要: A Projected Upper Bound for Mining High Utility Patterns from Interval-Based Event Sequences

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.11364v1
• Date: Wed, 21 Dec 2022 21:06:07 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-01 14:07:41.581303
• Title: A Projected Upper Bound for Mining High Utility Patterns from Interval-Based Event Sequences
• Title（参考訳）: 間隔に基づくイベントシーケンスから高ユーティリティパターンをマイニングするための投影上界
• Authors: S. Mohammad Mirbagheri
• Abstract要約: 本稿では、間隔に基づくイベントのシーケンスから検出されたパターンの実用性に基づく投影上界を提案する。 実験の結果,新しい上限値により,実行時間とメモリ使用量の両方の観点からHUIPMinerの性能が向上することがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: High utility pattern mining is an interesting yet challenging problem. The intrinsic computational cost of the problem will impose further challenges if efficiency in addition to the efficacy of a solution is sought. Recently, this problem was studied on interval-based event sequences with a constraint on the length and size of the patterns. However, the proposed solution lacks adequate efficiency. To address this issue, we propose a projected upper bound on the utility of the patterns discovered from sequences of interval-based events. To show its effectiveness, the upper bound is utilized by a pruning strategy employed by the HUIPMiner algorithm. Experimental results show that the new upper bound improves HUIPMiner performance in terms of both execution time and memory usage.
• Abstract（参考訳）: 高ユーティリティパターンマイニングは興味深いが難しい問題である。 問題の本質的な計算コストは、解の有効性に加えて効率性が求められる場合、さらなる課題を課す。 近年,パターンの長さとサイズに制約のある間隔ベースのイベントシーケンスについて検討している。 しかし,提案手法は十分な効率性に欠ける。 この問題に対処するために,区間に基づく事象の系列から検出されるパターンの有用性を推定した上界を提案する。 その有効性を示すために、上界はHUIPMinerアルゴリズムが採用したプルーニング戦略によって利用される。 実験の結果,新しい上限値により,実行時間とメモリ使用量の両方の観点からHUIPMinerの性能が向上することがわかった。

関連論文リスト

• Quantum Algorithm Exploration using Application-Oriented Performance Benchmarks [0.0]
  Application-Oriented BenchmarksのQED-Cスイートは、量子コンピュータの性能特性を測定する機能を提供する。 我々は,このベンチマーク手法がより複雑なアプリケーションに適用される可能性を広げる上での課題について検討する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-14T06:55:50Z)
• Provably Efficient Learning in Partially Observable Contextual Bandit [4.910658441596583]
  古典的帯域幅アルゴリズムの改善に因果境界をどのように適用できるかを示す。 本研究は,実世界の応用における文脈的包括的エージェントの性能を高める可能性を秘めている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-08-07T13:24:50Z)
• HUSP-SP: Faster Utility Mining on Sequence Data [48.0426095077918]
  高実用性シーケンシャルパターンマイニング (HUSPM) が重要視されている。 シークエンスプロジェクション(seqPro)と呼ばれるコンパクトな構造を設計し、シークエンスプロ構造(HUSP-SP)を用いた効率的なアルゴリズムを提案する。 HUSP-SPは, 実行時間, メモリ使用量, 検索空間のプルーニング効率, スケーラビリティにおいて, 最先端のアルゴリズムを著しく上回っている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-12-29T10:56:17Z)
• Towards Sequence Utility Maximization under Utility Occupancy Measure [53.234101208024335]
  データベースでは、ユーティリティは各パターンに対して柔軟な基準であるが、ユーティリティ共有を無視するため、より絶対的な基準である。 まず、まず、シーケンスデータに対するユーティリティの占有を定義し、高ユーティリティ・アクシデント・パターンマイニングの問題を提起する。 SuMU(Sequence Utility Maximization with Utility cccupancy measure)と呼ばれるアルゴリズムを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-12-20T17:28:53Z)
• Towards Target High-Utility Itemsets [2.824395407508717]
  応用インテリジェンスでは、ユーティリティ駆動型パターン探索アルゴリズムは、データベースの洞察力と有用なパターンを識別することができる。 重要な研究課題として、ターゲットとした高ユーティリティアイテムセットマイニングが登場している。 本稿では,マイニングプロセス中に高ユーティリティなアイテムセットを迅速にマッチングしてターゲットパターンを選択することができるTHUIMを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-06-09T18:42:58Z)
• Distributed stochastic optimization with large delays [59.95552973784946]
  大規模最適化問題を解決する最も広く使われている手法の1つは、分散非同期勾配勾配(DASGD)である。 DASGDは同じ遅延仮定の下で大域的最適実装モデルに収束することを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-07-06T21:59:49Z)
• MineReduce: an approach based on data mining for problem size reduction [58.720142291102135]
  本稿では,マイニングパターンを用いて問題サイズの削減を行うMineReduceという手法を提案する。 異種車両ルーティング問題に対するMineReduceの適用について述べる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-05-15T08:49:50Z)
• Time-varying Gaussian Process Bandit Optimization with Non-constant Evaluation Time [93.6788993843846]
  非定常評価時間を効果的に処理できる新しい時間変化ベイズ最適化アルゴリズムを提案する。 我々の限界は、評価時間列のパターンが問題の難易度に大きな影響を与えることを決定づける。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-03-10T13:28:33Z)
• Improving a State-of-the-Art Heuristic for the Minimum Latency Problem with Data Mining [69.00394670035747]
  ハイブリッドメタヒューリスティックスは、オペレーション研究のトレンドとなっている。 成功例は、Greedy Randomized Adaptive Search Procedures (GRASP)とデータマイニング技術を組み合わせたものだ。
  論文  参考訳（メタデータ） (2019-08-28T13:12:30Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。