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

• 嶋田 香

  早稲田大学情報生産システム研究センター

• 間普 真吾

  早稲田大学大学院情報生産システム研究科

• 森川 英治

  早稲田大学大学院情報生産システム研究科

• 平澤 宏太郎

  早稲田大学大学院情報生産システム研究科

• 古月 敬之

  早稲田大学大学院情報生産システム研究科

書誌事項

タイトル別名

• Class Association Rule Mining from Incomplete Database Using Genetic Network Programming
• イデンテキ ネットワーク プログラミング ニ ヨル フカンゼン データベース カラノ クラス ソウカン ルール ノ チュウシュツ

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）

  電気学会論文誌Ｃ（電子・情報・システム部門誌） 128 (5), 795-803, 2008

  一般社団法人 電気学会

キーワード

• 遺伝的ネットワークプログラミング
• データマイニング
• 相関ルール
• 欠落値

詳細情報

• CRID: 1390282679582699264
• NII論文ID: 10021132467
• NII書誌ID: AN10065950
• DOI: 10.1541/ieejeiss.128.795
• ISSN: 13488155
• ISSN: 03854221
• NDL書誌ID: 9495629
• Web Site: https://ndlsearch.ndl.go.jp/books/R000000004-I9495629
• Web Site: http://www.jstage.jst.go.jp/article/ieejeiss/128/5/128_5_795/_pdf
• 本文言語コード: ja
• データソース種別:
  • JaLC
  • NDL
  • Crossref
  • CiNii Articles
  • KAKEN
• 抄録ライセンスフラグ: 使用不可