人工知能学会第二種研究会資料
Online ISSN : 2436-5556
不確実データベースからの負の相関ルールの発見
藤田 岳行尾崎 知伸
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2013 年 2013 巻 DOCMAS-005 号 p. 01-

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抄録

Uncertain data mining attracts much attention recently. In this paper, as an extension of probabilistic association rules, we propose probabilistic negative association rules to capture strong relationships between presence and absence of itemsets in uncertain databases. An algorithm is developed for extracting probabilistic negative association rules, which combines probabilistic frequent itemsets stored in a postfix tree.

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© 2013 著作者
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