論文の概要: Numerical Association Rule Mining: A Systematic Literature Review

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.00662v1
• Date: Sun, 2 Jul 2023 20:44:01 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-07-05 14:58:33.671107
• Title: Numerical Association Rule Mining: A Systematic Literature Review
• Title（参考訳）: 数値関連ルールマイニング:体系的文献レビュー
• Authors: Minakshi Kaushik and Rahul Sharma and Iztok Fister Jr. and Dirk Draheim
• Abstract要約: 数値アソシエーション・ルール・マイニング(英語版)は、アソシエーション・ルール・マイニングの技法の多用された変種である。 数値相関ルールマイニングの開始から出版された1,140の学術論文から得られた多種多様な方法、アルゴリズム、メトリクス、データセットについて詳細に研究する。 本稿は,数値関連ルールマイニングの重要課題,現状,今後の可能性について論じる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.472278204516769
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Numerical association rule mining is a widely used variant of the association rule mining technique, and it has been extensively used in discovering patterns and relationships in numerical data. Initially, researchers and scientists integrated numerical attributes in association rule mining using various discretization approaches; however, over time, a plethora of alternative methods have emerged in this field. Unfortunately, the increase of alternative methods has resulted into a significant knowledge gap in understanding diverse techniques employed in numerical association rule mining -- this paper attempts to bridge this knowledge gap by conducting a comprehensive systematic literature review. We provide an in-depth study of diverse methods, algorithms, metrics, and datasets derived from 1,140 scholarly articles published from the inception of numerical association rule mining in the year 1996 to 2022. In compliance with the inclusion, exclusion, and quality evaluation criteria, 68 papers were chosen to be extensively evaluated. To the best of our knowledge, this systematic literature review is the first of its kind to provide an exhaustive analysis of the current literature and previous surveys on numerical association rule mining. The paper discusses important research issues, the current status, and future possibilities of numerical association rule mining. On the basis of this systematic review, the article also presents a novel discretization measure that contributes by providing a partitioning of numerical data that meets well human perception of partitions.
• Abstract（参考訳）: アソシエーション・ルール・マイニングは、アソシエーション・ルール・マイニング手法の変種として広く用いられており、数値データにおけるパターンや関係の発見に広く用いられている。 当初、研究者や科学者は様々な離散化手法を用いて関連ルールマイニングに数値的属性を統合したが、この分野では多くの代替手法が登場してきた。 残念ながら, 代替手法の増加は, 数値結合ルールマイニングにおける多様な手法の理解において, 重要な知識ギャップを生じさせ, 総合的な体系的な文献レビューを行うことで, この知識ギャップを埋めようとしている。 1996年から2022年までの数値関連ルールマイニングの開始から1,140の学術論文から得られた多様な方法、アルゴリズム、メトリクス、データセットの詳細な研究を行った。 包括性、排他性、品質評価基準に従って68の論文が選択され、広く評価された。 我々の知る限り、この体系的な文献レビューは、現在の文献の網羅的な分析と、数値関連ルールマイニングに関する以前の調査を提供する最初のものである。 本稿は,数値関連ルールマイニングの重要課題,現状,今後の可能性について論じる。 この体系的なレビューに基づいて、この論文は、分割の人間的認識に合致する数値データの分割を提供することによって貢献する新しい離散化尺度も提示する。

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