人工知能学会研究会資料 人工知能基本問題研究会
Online ISSN : 2436-4584
97回 (2014/3)
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トランザクションストリーム上のオンライン型頻出飽和集合マイニング
福田 翔士岩沼 宏治山本 泰生
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p. 01-

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抄録

In order to avoid a combinatorial explosion in transaction stream pocessing, we propose a new approximation algorithm using the feature of the closed itemsets. The new algorithm LC-CloStream is an online frequent closed itemset mining algorithm obtained by combining CloStream algorithm and Lossy Counting algorithm. We give some theoretical studies and also show several results of its experimental evaluation.

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© 2015 人工知能学会
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