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3J3-3in 関連尺度に基づいた負の相関ルール抽出手法の高機能化

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05月14日(Wed) 13:20〜14:40 J会場(66人-ひめぎんホール別館 第13会議室)
3J3 「データマイニングの基礎」
05月14日(Wed) 09:00〜10:40 J会場(66人-ひめぎんホール別館 第13会議室)
3O1 「インタラクティブセッション」

演題番号3J3-3in
題目関連尺度に基づいた負の相関ルール抽出手法の高機能化
著者黒岩 健歩(山梨大学工学部コンピュータ・メディア工学科,山梨大学大学院医学工学総合教育部コンピュータ・メディア工学専攻)
岩沼 宏治(山梨大学大学院医学工学総合研究部コンピュータ・メディア工学専攻担当)
山本 泰生(山梨大学大学院医学工学総合研究部)
時間05月14日(Wed) 14:00〜14:20【一般口頭発表】
05月14日(Wed) 09:00〜10:40【インタラクティブ発表】
概要負の相関ルールは, 非頻出のアイテム集合を含むことから膨大である. [井出 14]において, 負の相関ルールの完全な抽出手法が提案されているが, 本研究ではルール評価尺度である支持度, 確信度に, 関連尺度を追加することで, より有用なルールに注目し効果的な抽出を行う. 加えて関連尺度の上位kルールの抽出手法を開発して, 高機能な負の相関ルール抽出手法を提案する.
論文PDFファイル