遺伝的ネットワークプログラミングによる不完全データベースからのクラス相関ルールの抽出 Class Association Rule Mining from Incomplete Database Using Genetic Network Programming

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著者

    • 嶋田 香 SHIMADA Kaoru
    • 早稲田大学情報生産システム研究センター Information, Production and Systems Research Center, Waseda University
    • 間普 真吾 MABU Shingo
    • 早稲田大学大学院情報生産システム研究科 Graduate School of Information, Production and Systems, Waseda University
    • 古月 敬之 FURUZUKI Takayuki
    • 早稲田大学大学院情報生産システム研究科 Graduate School of Information, Production and Systems, Waseda University

抄録

A method of class association rule mining from incomplete databases is proposed using Genetic Network Programming (GNP). GNP is one of the evolutionary optimization techniques, which uses the directed graph structure. An incomplete database includes missing data in some tuples, however, the proposed method can extract important rules using these tuples, and users can define the conditions of important rules flexibly. Generally, it is not easy for Aprior-like methods to extract important rules from incomplete database, so we have estimated the performances of the rule extraction and classification of the proposed method using incomplete data set. The results showed that the accuracy of classification of the proposed method is favorable even if some tuples include missing data.

収録刊行物

  • 電気学会論文誌. C, 電子・情報・システム部門誌 = The transactions of the Institute of Electrical Engineers of Japan. C, A publication of Electronics, Information and System Society  

    電気学会論文誌. C, 電子・情報・システム部門誌 = The transactions of the Institute of Electrical Engineers of Japan. C, A publication of Electronics, Information and System Society 128(5), 795-803, 2008-05-01 

    The Institute of Electrical Engineers of Japan

参考文献:  8件

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被引用文献:  2件

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各種コード

  • NII論文ID(NAID)
    10021132467
  • NII書誌ID(NCID)
    AN10065950
  • 本文言語コード
    JPN
  • 資料種別
    ART
  • ISSN
    03854221
  • NDL 記事登録ID
    9495629
  • NDL 雑誌分類
    ZN31(科学技術--電気工学・電気機械工業)
  • NDL 請求記号
    Z16-795
  • データ提供元
    CJP書誌  CJP引用  NDL  J-STAGE 
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