論文の概要: Fast Redescription Mining Using Locality-Sensitive Hashing

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.04148v1
• Date: Thu, 6 Jun 2024 15:13:48 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-07 14:20:13.585981
• Title: Fast Redescription Mining Using Locality-Sensitive Hashing
• Title（参考訳）: 局所感性ハッシュを用いた高速再記述マイニング
• Authors: Maiju Karjalainen, Esther Galbrun, Pauli Miettinen,
• Abstract要約: 本稿では,既存の手法よりも高速にマッチングおよび拡張順序を実行するアルゴリズムを提案する。 我々のアルゴリズムは局所性に敏感なハッシュに基づいており、数値属性の離散化を扱うための調整されたアプローチである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.126524823245055
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: Redescription mining is a data analysis technique that has found applications in diverse fields. The most used redescription mining approaches involve two phases: finding matching pairs among data attributes and extending the pairs. This process is relatively efficient when the number of attributes remains limited and when the attributes are Boolean, but becomes almost intractable when the data consist of many numerical attributes. In this paper, we present new algorithms that perform the matching and extension orders of magnitude faster than the existing approaches. Our algorithms are based on locality-sensitive hashing with a tailored approach to handle the discretisation of numerical attributes as used in redescription mining.
• Abstract（参考訳）: リセプションマイニング(英: Redescription mining)は、さまざまな分野の応用を見出したデータ分析技術である。 最もよく使われている再記述マイニング手法には、データ属性間のマッチングペアを見つけ、ペアを拡張するという2つのフェーズがある。 このプロセスは、属性の数が制限されたままであり、属性がBooleanである場合には比較的効率的であるが、多くの数値属性で構成されるとほとんど難解になる。 本稿では,既存の手法よりも高速にマッチングおよび拡張順序を実行するアルゴリズムを提案する。 提案アルゴリズムは局所性に敏感なハッシュに基づいており, 数値属性の離散化を再現マイニングに用いた。

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