論文の概要: Extended High Utility Pattern Mining: An Answer Set Programming Based Framework and Applications

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.13191v1
• Date: Thu, 23 Mar 2023 11:42:57 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-24 14:36:15.052732
• Title: Extended High Utility Pattern Mining: An Answer Set Programming Based Framework and Applications
• Title（参考訳）: 拡張された高ユーティリティパターンマイニング: プログラミングベースのフレームワークとアプリケーション
• Authors: Francesco Cauteruccio and Giorgio Terracina
• Abstract要約: ASPのようなルールベースの言語は、パターンユーティリティを評価するためのユーザが提供する基準を指定するのに適しているようだ。 本稿では,従来の文献では考慮されていない実用基準の新たなクラスを実現するためのフレームワークを提案する。 新型コロナウイルス患者のICU入院を予測するための革新的な方法の定義のために,ビルディングブロックとして活用する。
• 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: Detecting sets of relevant patterns from a given dataset is an important challenge in data mining. The relevance of a pattern, also called utility in the literature, is a subjective measure and can be actually assessed from very different points of view. Rule-based languages like Answer Set Programming (ASP) seem well suited for specifying user-provided criteria to assess pattern utility in a form of constraints; moreover, declarativity of ASP allows for a very easy switch between several criteria in order to analyze the dataset from different points of view. In this paper, we make steps toward extending the notion of High Utility Pattern Mining (HUPM); in particular we introduce a new framework that allows for new classes of utility criteria not considered in the previous literature. We also show how recent extensions of ASP with external functions can support a fast and effective encoding and testing of the new framework. To demonstrate the potential of the proposed framework, we exploit it as a building block for the definition of an innovative method for predicting ICU admission for COVID-19 patients. Finally, an extensive experimental activity demonstrates both from a quantitative and a qualitative point of view the effectiveness of the proposed approach. Under consideration in Theory and Practice of Logic Programming (TPLP)
• Abstract（参考訳）: データセットから関連するパターンのセットを検出することは、データマイニングにおいて重要な課題である。 パターンの関連性(文献ではユーティリティとも呼ばれる)は主観的な尺度であり、非常に異なる観点から実際に評価することができる。 応答セットプログラミング(asp)のようなルールベースの言語は、制約の形でパターンの有用性を評価するためにユーザが提供する基準を特定するのに適しているように思える。 本稿では,HUPM(High Utility Pattern Mining)の概念を拡張し,特に,従来の文献では考慮されていない実用基準の新しいクラスを実現するための新しいフレームワークを提案する。 また、最近のASPの外部機能拡張が、新しいフレームワークの高速かつ効果的なエンコーディングとテストをサポートすることを示す。 提案手法をビルディングブロックとして活用し,COVID-19患者に対するICUの入院を予測するためのイノベーティブな手法を定義する。 最後に,提案手法の有効性を定量的・定性的視点から実証する実験を行った。 論理プログラミング(tplp)の理論と実践に関する考察

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