[論文レビュー] An Efficient Algorithm for Mining Multilevel Association Rule Based on Pincer Search

Pratima Gautam, Rahul Shukla|arXiv (Cornell University)|Sep 27, 2012

Data Mining Algorithms and Applications参考文献 17被引用数 3

ひとこと要約

本稿では、Pincer Search、多層階分類体系、および各レベルごとの可変最小サポートを用いて、多層階連関ルールを効率的に抽出するアルゴリズムを提案する。Pincer Searchを用いて候補アイテムセットを早期に pruning し、動的データ構造を維持することで、計算コストを低減し、すべての頻度の高いアイテムセットを明示的に検査することなく、多層階ルールの効果的で効率的な発見が可能になる。これは、複雑なサポート制約に対処する上で、効率性と単純さを示している。

ABSTRACT

Discovering frequent itemset is a key difficulty in significant data mining applications, such as the discovery of association rules, strong rules, episodes, and minimal keys. The problem of developing models and algorithms for multilevel association mining poses for new challenges for mathematics and computer science. In this paper, we present a model of mining multilevel association rules which satisfies the different minimum support at each level, we have employed princer search concepts, multilevel taxonomy and different minimum supports to find multilevel association rules in a given transaction data set. This search is used only for maintaining and updating a new data structure. It is used to prune early candidates that would normally encounter in the top-down search. A main characteristic of the algorithms is that it does not require explicit examination of every frequent itemsets, an example is also given to demonstrate and support that the proposed mining algorithm can derive the multiple-level association rules under different supports in a simple and effective manner

研究の動機と目的

• 階層的データにおける異なるレベルでの最小サポート閾値の変動を考慮した連関ルール抽出の課題に対処すること。
• 多層階トランザクションデータベースにおいて、候補生成を完全に回避するスケーラブルで効率的なアルゴリズムの開発。
• Pincer Searchと多層階分類体系を統合し、探索空間を縮小し、パフォーマンスを向上させること。
• すべての頻度の高いアイテムセットを明示的に列挙することなく、多様なサポート制約下でも効果的な多層階連関ルールの発見を可能にすること。
• 具体的な例を通じて、提案手法の実現可能性と効率性を示すこと。

提案手法

• アルゴリズムは、サポート制約に基づいて反復的に候補アイテムセットを生成・pruningするPincer Searchを採用し、完全な候補生成を回避する。
• アイテムを異なる抽象化レベルで表現する多層階分類体系を用いることで、階層的ルール抽出を可能にする。
• 階層の各レベルに異なる最小サポート閾値を適用し、現実のデータ分布を反映する。
• 探索プロセス中に動的データ構造を維持・更新し、頻度の高いアイテムセットを追跡するとともに、有望でない候補を早期にpruningする。
• Pincer Searchの双方向マージ戦略により、頻繁なアイテムセットを明示的に検査することなく、有望な候補に焦点を当てる。
• 各レベルでのサポート制約を統合することで、最終的なルール生成において、有効で高サポートのアイテムセットのみを考慮する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 階層の各レベルで異なる最小サポート閾値が必要な場合、どのようにして多層階連関ルールを効率的に抽出できるか。
• RQ2 Pincer Searchを多層階連関ルール抽出に効果的に適応することで、完全性を損なわず探索空間を縮小できるか。
• RQ3 各レベルで可変サポート閾値を用いることで、抽出プロセスのスケーラビリティとパフォーマンスにどのような影響を与えるか。
• RQ4 動的データ構造をどのように活用して、多層階抽出中に候補アイテムセットを効率的に維持・更新できるか。
• RQ5 提案手法は、従来のアプローチよりも単純かつ効果的に意味のある多層階ルールを導出できるか。

主な発見

• 提案されたアルゴリズムは、各レベルで異なる最小サポート閾値を満たす多層階連関ルールを効果的に抽出でき、階層的データへの適応性を示した。
• Pincer Searchを用いることで、検査対象の候補アイテムセット数が削減され、計算効率が向上した。
• すべての頻度の高いアイテムセットを明示的に列挙しないため、メモリ使用量と処理負荷が顕著に低減された。
• 多層階分類体系と可変サポート制約の統合により、現実のデータベースにおいてより現実的で意味のあるルール発見が可能になった。
• 具体的な例により、アルゴリズムが単純かつ効果的に多段階連関ルールを導出できることを示した。
• 早期pruningと動的データ構造の維持により、スケーラブルであり、大規模トランザクションデータベースに対しても適している。